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2015/01/04 11:41

投稿元:ブクログ

データ分析の事例集。
手順も含めて分かりやすいようにまとめてくれていますが、
やったことがない人にはチンプンカンプンになってしまう。

まあ、しょうがないですね。
クロス集計部分は理解しておきたかったので、
そこは勉強になったかな。

【勉強になったこと】
・データサイエンティストの必要条件
 ビジネスに関する経験・知識
 統計手法に関する経験・知識
 データ処理に関するコーディング経験・知識

・「現象」が共有でき、「あるべき姿」が共有されたとき、
 はじめてデータ分析を行う土台ができたことになり、
 データ分析のスタートが切れたといえる。

・データ収集のときに検討すること
 問題を検証するために、どんなデータが必要なのか?
 必要なデータは、分析者が使えるところに保存されているか?
 必要なデータは、分析者が申請すれば使えるようになるのか?
 必要なデータが保存されていない場合、新たに取得できるか?
 必要なデータが取得出来ないとき、代用出来る他のデータはあるか?

・データ分析の目的は、「意思決定支援」「自動化・最適化」の2つ。

・数字の4タイプ
 離散値:名義尺度、順序尺度
 連続値:間隔尺度、比例尺度

・順序尺度は5段階以上ある場合、連続値とみなして
 データ処理を行っても、おおむね違和感のない結果が得られる。

・ビジネスのデータは、「べき乗分布」になることが多い。
 人の心理が関わるものが、その傾向にある。

・ほとんどの値がゼロになっている変数を含むと、
 k-means法は上手く動かない。
 そのため、事前に除去する必要がある。

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