未来予測と最適解探求の鍵、データ分析の力【ChatGPT統計解析】
データ分析の利点は、①全体像の把握、②将来の予測、③最適な解の発見です。統計処理により平均値や異常値を特定し、時系列分析やクラスタリングでデータの特徴を理解できます。これに基づき、機械の故障や商品の需要などを予測し、最適な選択を行うことができます。例えば、最適な運送ルートやデザイン、従業員数、プロジェクト費用の最適化が可能です。
データ分析によってわかること
全体像をつかむ・将来を予測する・最適な答えを出す
３つの分析から将来を予測する
データ分析によってわかることは、大きく分けて３つあります。
データの全体像をつかむ、将来を予測する、最適な答えを出す、の３つです。
集めたデータを統計的に処理することで、その集団の特徴がどのようなものかを知ることができます。
平均値や期待値はどうなっているか（統計値・確率計算）、どのような値が特異な値か（異常値検出・外れ値検出）、経時的な推移はどうか（時系列分析）、どのような特性の集団が集まっているか（グルーピング・クラスタリング）、データ同士の関連性はどうか（重回帰・決定木・ランダムフォレスト）などによって全体像をつかむことができます。
このような分析結果をもとにして、将来を予測することも可能です。
機械の故障予測、消費者の購買予測、商品の需要予測などで利用されています。
さらに、複数の選択肢があるときに、どれを選べば最適になるのかを判断することも可能です。
運送ルートを決める、施策を実行する、デザインを決めるなど、さまざまな場面で活用されます。
データ分析でわかる３つのこと
①全体像がつかめる
②将来が予測できる
③最適な答えを出せる
全体像をつかむには
①平均値や期待値がどうなっているか？
②特異な値は何か？（外れ値検出）
③経時的な推移は？（時系列分析）
④どんな特性が集まっているか？（グルーピング）
⑤各データの関連性は？（線形重回帰分析など）
どんな将来を予測できるか？
①商品の需要予測
②使用機械の故障予測
③広告の効果予測
④消費者の購買予測
どんな最適化ができるか？
①最適な運送ルート
②効果のあるデザインの選定
③従業員数の最適化
④プロジェクト費用の最適化
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