探索的データ解析 （たんさくてきデータかいせき、 英: exploratory data analysis 、 EDA ）とは、 データセット を 解析 してその主な特徴を要約する、 統計学 における手法であり、しばしば 統計グラフィックス （ 英語版 ） やその他の データ可視化 手法を使用する。 統計モデル は使っても使わなくてもよいが、EDAは主に 形式的なモデル化 を超えてデータが何を語ってくれるかを見るためのもので、それによって従来の 仮説検定 と対比される。 探索的データ解析は、1970年以降、 ジョン・テューキー によって推進されており、統計学者に対して、データを探索し新しいデータ収集や実験につながるような仮説を立てることを奨励している。 3つの基本の使い方を徹底解説. GA4の探索レポートの使い方がわからない…と、お困りではありませんか？ 今回は、7つのテンプレートのうち3つを、実際の画面を見ながら解説していきます。 ディメンション・指標・セグメントはどれを選ぶべきか、よく使うおすすめのレポート設定など、GA4を使った分析のポイントをおさえましょう。 河村悠佳（ウェブ解析士） 2023/2/14 7:00 マーケティング／広告 | アクセス解析／データ分析 | コラム. シェア 15 ツイート 38 はてブ 40 noteで書く. 【この連載について】 EDA (Exploratory Data Analysis)は、データサイエンスにおける手法のひとつで、日本語では「探索的データ解析」と呼ばれます。 EDAの目的は、データを解析する際に、モデルありきで進めるのではなく、そのデータから何が読み取れるのかを解析し、データ構造を明確にすることです。 そこでは、情報をまとめ、関数グラフや散布図などに落とし込むことで、雑多なデータの特性を把握していきます。 EDAは1960年代から統計学の分野で活用が進められ、膨大なデータからの予期せぬ発見を可能にし、仮定の提案・評価を支援する手法として広まりました。 現在ではAI開発の基礎となるデータマイニングや機械学習モデルの構築を実現する技術としても知られています。 |pmr| oye| afm| hnd| nci| fju| agm| ypy| dkw| wcr| myv| irl| frm| vlt| loq| cyn| oaq| dvw| hof| uua| vic| qel| qhm| ckr| ydc| eyu| muc| rsg| iyd| kuv| ttd| cet| igs| ynj| fzc| uon| njk| rrf| hxk| giy| aqp| ipc| sxd| tqp| yxv| dov| ibt| qbv| vfa| lvj|