散布図とヒストグラム:ビジネスデータの解読【ChatGPT統計解析】
散布図とヒストグラムは数値型データの分布を知る有力なツールであり、ビジネス統計では相関関係の理解が重要。散布図は2種類のデータの分布を同時に示し、関係性や外れ値を確認できる。右肩上がりは正の相関、右肩下がりは負の相関を意味し、人口ピラミッドなどにも利用可能。ヒストグラムはデータの範囲と出現数を示し、年齢や年収など幅広いデータに適用可能。
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散布図とヒストグラム
散布図とヒストグラムは、数値型データの分布を知るための強力なツールです。
ビジネス統計では、相関関係を知る必要があります。
集めたデータが、どのあたりに、どれくらい存在しているのかを示すのが、分布です。
分布を知るために最も有力なツールが、散布図、度数分布表またはそれをグラフに表したヒストグラムです。
人口ピラミッドは、男女別の年齢のヒストグラムであり、人口の分布を一目で把握できます。
ヒストグラムは、ある範囲にデータの数がいくつあるかを棒グラフで表します。
年齢や年収などによく使われます。
数値型のデータであれば、他のデータでも利用することができます。
散布図は、2種類のデータの分布を同時に把握することを目的としています。
縦軸と横軸に1種類ずつのデータが設定され、グラフの1つの点が1つのデータを表しています。
2種類のデータの関係性や外れ値も一目でチェックすることができます。
散布図が右肩上がりになっていれば、2種類のデータは比例関係にある(統計解析では正の相関があると表現します)ということを示しています。
右肩下がりであれば、逆比例関係にある(統計解析では負の相関があると表現します)といいます。
比例関係のことを相関関係とも呼びます。いずれのツールもビジネスではよく使われます。
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