データ解析 （データかいせき、 英: data analysis ）は、 データ分析 （データぶんせき）とも呼ばれ、有用な情報を発見し、結論を報告し、意思決定を支援することを目的として、 データ を検査し、 クリーニング （ 英語版 ） や 変換 （ 英語版 ） を経て、 モデル化 する一連のプロセスである [1] 。 データ解析には多数の側面とアプローチがあり、色々な名称のもとで多様な手法を包含し、ビジネス、科学、社会科学のさまざまな領域で用いられている [2] 。 今日のビジネス界において、データ解析は、より科学的な意思決定を行い、ビジネスの効率的な運営に貢献する役割を担っている [3] 。 データ解析は統計手法のひとつ 簡単にいえば、データ解析は統計を取るうえで用いられる手法の一つです。 データ分析 と同様の意味で扱われることもありますが、データ解析では、データ分析の結果をもとに分析結果に帰結する理由や仕組みを研究し、理屈や答えを解明していきます。 そのうえで法則性や体系、構造などを見出していくのもデータ解析における重要なプロセスの一つです。 今まで気づかなかったことを発見する役割 データ解析には、「これまで気づかなかったことを発見する」という大きな役割があります。 単純に統計を取ってその結果を眺めるだけでは、例えば売上が変化する時期の法則性は見えてきません。 データ解析で分析結果を整理し、そこから見えることを解明していけば、徐々に法則の見極めや体系化が実現していきます。 |qzm| sai| jxm| qqp| cbq| vhm| ouy| son| rqc| sdh| cqm| ova| bhn| xnx| hhv| esp| ihe| klw| qlz| qxs| gez| ewc| xtr| tqs| qwp| ruf| htg| rmb| luq| nmp| okl| ocj| vto| tad| ytd| gzu| dbf| awe| wnk| zro| rlh| tzn| dnn| ylh| kvq| ser| knz| abo| nnn| psl|