データに基づく分析｜【ビジネス統計学・統計解析】
業務知識が不要なビッグデータ型分析には、①マクロ分析（全体的な特徴を把握）、②ミクロ分析（個々の動向を調査）、③モデリング（モデルを構築して特性を理解）の3つの手法があります。これらを組み合わせることで、多様な分野のデータから有益な情報を得られます。メリットとして、汎用性が高く先入観にとらわれないことが挙げられますが、解釈に時間がかかり、統計手法の説明が難しいというデメリットもあります。
データに基づく分析
知識がなくても情報を得られるビッグデータ型分析
データを活用した３つの分析方法
業務知識がなくても、データに基づいて分析することができます。
ある程度定式化されたデータ分析手順を実行していきます。
これには、大きく分けて３つの分析方法があります。
①マクロ分析：データ全体を集計分析し、マクロ的な特徴を分析する。
②ミクロ分析：データひとつひとつの動きをチェックし、ミクロ的な特徴を分析する。
③モデリング：データ全体または一部分の集団でモデルを作り、その集団の特徴を分析する。
これらの分析を組み合わせることで、業務知識がなくても、データから有益な情報を得ることができます。
この方法のメリットは、データが変わっても汎用的に活用できるのでどのような分野のデータでも分析できること、仮説検証型ではないので仮説や先入観にしばられずに分析できることなどがあります。
反対にデメリットは、仮説がないので解釈に時間がかかること、統計的手法を利用したときに手法の説明を相手に理解してもらうことが難しいことなどがあります。
データに基づく分析の手法には、
①マクロ分析：マクロ的な特徴を分析（可視化、最適化など）
②ミクロ分析：ミクロ的な特徴を分析（カスタマージャーニー分析など）
③モデリング：モデルを作り集団の特徴を分析（重回帰、統計的決定木、ランダムフォレストなど）
データに基づく分析の
メリット：データが変わっても汎用的に活用できる。仮説や先入観に縛られない。
デメリット：仮説がないため解釈に時間がかかる。手法の説明が難しい。
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