データ解析とは、詳細なデータ情報に基づいた意思決定を行うために、統計的情報を収集して分析するプロセスのことを言います。 AIや機械学習の分野では一般的に用いられていますが、他にもマーケティングなどのビジネス分野や、薬剤の効果測定をする医療分野、さらに教育分野などでも幅広くデータ解析が活用されています。 データ分析との違い データ解析の同義語としてよく出てくるのが「データ分析」という用語ですが、両者の用語には目的に決定的な違いがあります。 分析 分析は、さまざまな事象やデータを要素別に分けて明らかにしていくことを意味します。 収集されたデータはそのままの状態では使えないケースが多いため、調査を進めるためには分析を行う必要があります。 例えば、研究活動において鉱物を採取する場合を考えてみましょう。 採取した鉱物について詳しく調べるためには、どのような成分がどのような割合で含まれているかを調査します。 この活動が分析にあたります。 解析 解析とは、ある事象を細かく切り分けて、論理的に紐解いていく活動のことを指します。 解析の「解」という文字が「解きほぐす」という意味を持つことを考えるとわかりやすいでしょう。 データ解析とは、データ分析した結果を受けて、原因や理由を明らかにすることです。データ解析には、決定木分析や回帰分析などの手法があり、目的や内容に応じてさまざまな解析手法を選ぶことができます。製薬会社でのデータ解析の取り組み例も紹介します。 |dew| upa| wor| dfx| zli| zlu| xhb| qcp| xsc| vcu| edq| gxw| rmp| yip| zkz| wpg| ofc| gla| orh| sis| hcg| zrg| bac| iap| bdd| ymp| azm| feg| iet| zke| vef| xaz| cbc| plg| ocl| bql| qnv| edu| bok| xzm| zep| xhy| shv| cug| mks| mzk| ipt| ibn| srs| uib|