データ分析を理解する:初心者向けガイド

記述的分析とは、履歴データを分析して傾向とパターンを把握するプロセスを指します。たとえば、投資収益率のような主要業績指標を達成できたかどうかがこれに該当します。

記述的分析の例として、組織の売上と財務データの概要が分かるレポートを生成し、過去の活動と成果に関する価値の高い分析情報を提供するケースがあります。

予測分析では、履歴データを使って、将来起こりそうなことの予測に役立てます。たとえば、データから過去の傾向を特定し、それが再び起こる可能性があるかどうかを判断します。

その方法には、ニューラル ネットワーク、決定木、回帰分析など、幅広い統計的手法や機械学習の手法が含まれます。

診断的分析は、パフォーマンス指標に注目することで、何が特定のイベントを引き起こしたのかに関する問いに答えを出すのに役立ちます。診断的分析手法は、基本的な記述的分析を補完します。

一般に、診断的分析では、(あるメトリックでの予期しない推移といった) データの異常を特定し、それらの異常に関連するデータを収集して、統計的技法によって考えられる説明を特定します。

コグニティブ分析は、従来の方法を超える、洗練されたデータ分析の形です。この方法では、機械学習と自然言語処理を使って、人間の思考プロセスと似た方法でデータを理解し、推論と学習を行います。

コグニティブ分析の目標は、人間のような思考をシミュレートして、より深い分析情報の提供、パターンの認識、予測を行います。

記述的分析は、特定の目標を達成するためには次に何が必要かに関する問いに答えを出すのに役立ちます。組織は、不確実な状況に直面したとき、記述的分析からの分析情報を使って、データに基づく意思決定を下すことができます。

記述的分析を実行するデータ アナリストは、多くの場合、機械学習を使用して大規模なセマンティック モデルのパターンを見つけ、さまざまな結果の可能性を見積もります。

テキスト分析は、人間の言語を理解するようにコンピューターに教える方法です。ソーシャル メディアの投稿や顧客のプレビューといった大量のテキスト データから情報を抽出するために、アルゴリズムや他の手法を使用します。

テキスト分析は、人々の話の内容を把握して、パターンを検出し、さらにビジネスやマーケティング、調査といった分野でより良い決定を下すために使える分析情報を得るのに役立ちます。