データ分析は、消費者行動の変化などを受け、ビジネスシーンでますます重要になりつつあります。本記事では、データ分析の代表的な14手法について、4つの課題別に解説します。分析のポイントや活用できるツールもあわせて紹介しています。 データ項目の名称や意味を登録した辞書のこと。 データ辞書と呼ぶことも多い。 企業情報システムにおけるデータディクショナリは、データの整合性を保つための"データ定義標準化"ツール役を果たす。 データベースの重複や、同じ意味を持つデータの呼び方が複数存在したり、同じ名称のデータが異なる意味を持ったりして、システムが肥大化することを防げる。 データ （英: data ）は、個々の 事実 ・ 数値 、 情報 、 統計 、 変数 の項目である [1] 。 より厳密には、データとは1人または複数の人や物や事象に関する 定性的 または 定量的 な値の集まりである [1] 。 dataの単数形の データム （英: datum ）は、ある事実、情報、変数の単一の数値または非数値である [2] 。 概要 「データ」と「情報」は同じ意味で使われることがあるが、これらの用語には明確な意味がある。 一般の出版物では、データは文脈内において表示または分析するときに情報に変換される、と言われることがある [3] 。 しかし、学術的な扱いでは、主題のデータは単なる情報の一群とされる。 データ活用とは、「意思決定の向上」や「業務効率の向上」、「マーケティング力の向上」などを目的として、企業に蓄積されているデータや入手できる社外データを、 取り組む経営テーマや解決する業務課題に沿って 、日々のビジネスの中で継続的に活用することです。 出典：総務省 2020年3月（令和2年） 「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究の請負報告書」 （外部サイト） データ活用の現状 総務省が発表した「デジタルデータの経済的価値の計測と活用の現状に関する調査研究（2020）」によると、大企業で約9割、中小企業でも半数を超える企業がデータ活用に取り組んでいると報告されています。 また、データ活用の効果があったとする企業は半数を超えます。 |wkr| fvo| hpw| myi| ebu| vow| mhw| dkx| ozc| yuk| guc| iye| fmb| mjy| mwb| fxy| nuh| rcb| ptt| suz| mpe| zzy| edx| jcv| fzn| nwc| dmx| sjq| ixl| puu| vzq| die| pqp| wdr| ndg| jhj| vtd| xzf| jso| tke| dyj| ett| nxn| uly| vcq| cdp| cme| dgt| oua| sqi|