分析の目的 | 目的変数 | 説明変数 | |
量的変数 | 質的変数 | ||
予測 | 量的変数 | 重回帰分析 | 数量化1類 |
質的変数 |
判別分析 ロジスティック回帰分析 |
数量化2類 |
|
要約 | なし |
主成分分析 因子分析 クラスター分析 |
数量化3類 コレスポンデンス分析 |
1.データ収集 |
・対象データ選択 ・質的→量的変換 ※必要に応じて ・データクリーニング 等 |
2.単変量解析 |
・外れ値、異常値の処理 ・分布状況確認 ・時系列分析 ※必要に応じて 等 |
3.2変量解析 |
・クロス集計分析 ・散布図による分布状況確認 等 |
4.多変量解析 | ・各手法による分析の実施 |
その他にもデータを用いたあらゆる予測や、異常検知なども多変量解析の手法を用いて解析します。
テキストデータの解析の主な手法に、テキストマイニングがあります。
これは文章や言葉など文字列のデータを対象にしたデータマイニングで、
文字列データからその特徴や情報、傾向、関連性を探し出す技術です。
ニーズを把握し今後の戦略を迅速に的確に立案することができる!
倉庫の荷物の出入りなどを見える化することで効率化を目指すものです。
ヒートマップの作成による現在の状況の把握や占有率などの予測などを行います。
例えばこのような入出庫データがあれば・・・
ヒートマップを作成し現状の把握を行い、配置を変えるなどで効率化を目指します。