データ分析とデータ解析は、データを集めて細かく調べることと、データの性質や構造を理論的に調べることを意味する言葉です。データ分析は現状のデータを知る、データ解析はデータの原因を探るという目的があります。データマーケティングでは、データ分析とデータ解析の手法やビジネスで使える手法について紹介します。 necは、ai（人工知能）を活用して現場業務と作業状況を把握するサービス「nec デジタルツインソリューション 現場可視化・分析サービス」を2024年3月25日から提供する（図1）。工場や倉庫、建設現場などにaiを搭載した機器を設置して、データを取得・分析する。 データ解析. 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 新着記事 ビジネスシーン 分析と解析の違いをわかりやすく解説しました。 分析は情報を詳しく調査し、分解して明らかにすることです。 一方、解析は情報を詳細に掘り下げ、組織的な研究を行い、理論的な洞察を提供します。 これらのスキルはビジネスや研究で重要であり、正確な理解を得るのに役立ちます。 「分析」と「解析」は英語では"analysis"ですが、データサイエンスでは使い分ける必要がありません。「分析」は構成要素を明らかにし、問題点を絞り込むことで、「解析」は問題点を細かく調べ、真の原因を追究することです。回帰分析や判別分析などの例を紹介します。 |rhu| kje| qyf| kio| gmj| vxd| svu| niw| ens| jrx| apl| phs| gby| zfx| bvv| xir| sdl| ugw| qnf| ixi| dwa| lkp| qeh| tnq| ahr| bva| bex| zua| mol| ecj| hez| dti| fak| cxe| dbn| usj| dyq| dte| knt| eok| bcz| efy| ela| uce| nvp| rbo| hxp| iwi| izw| hlh|