カテゴリーと数値:データ分析の二刀流【ChatGPT統計解析】
カテゴリー型データでは、集計やクロス集計が有効。数値型データではヒストグラムや散布図が強力。集計はデータ内の値の数を算出し、クロス集計は複数のデータで同時に集計すること。クロス集計は簡単で解釈しやすく、重要な分析手法。ビジネスでの結果共有において、特徴をまとめたクロス集計表が効果的な伝達手段となる。
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カテゴリー型のデータを把握する手段
カテゴリー型のデータは集計やクロス集計で結果を共有することができます。
数値型のデータを把握するために最も強力なツールがヒストグラムと散布図でした。
カテゴリー型のデータのときには、集計やクロス集計が最も強力です。
データの中に含まれる値の数を数えて、どんなデータがいくつあるのかを個数を算出することを、集計すると言います。
例えば100人分のデータを性別で集計することで、男性が55人、女性が45人という結果を出すことができます。
この集計を、さらにもう1つ以上のデータで同時に集計することを、クロス集計すると言います。
クロス集計は、最も簡単な分析の手法ですが、わかりやすく解釈をしやすいため、どのような場面にも利用できます。
重回帰や決定木、機械学習のように難しい分析手法を利用したとしても、結果の報告はクロス集計によって行うこともあります。
分析手法によって見つかった特徴をクロス集計表にまとめることで、最終的な結果をわかりやすく伝えることができます。
そのため、ビジネスで分析の専門知識を持たない方に結果を共有するときには、最も強力な伝達手段になります。
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