探索的データ分析とは. データ・セットの分析と要約に使用される探索的データ分析という手法について、理解する上で必要な内容をすべてご紹介します。 探索的データ分析（EDA）は、データ・サイエンティストがデータ・セットを分析および調査して、主な特性を要約するために使用する手法で、データ可視化の手法が活用されることが多くあります。 それは、データ・サイエンティストがパターンを見つけ出すことや、異常に気付き、仮説を検証し、仮定を確認することを容易にするため、データ・ソースをどのように操作すれば必要な答えが得られるかについて、判断を行う際に役立ちます。 探索的研究（Exploratory Research）。 定義. 探索的研究とは、明確に定義されていない問題を調査するために用いられる研究と定義されています。 既存の問題をよりよく理解するために実施されますが、決定的な結果を得ることはできません。 このような研究では、研究者は一般的なアイデアから出発し、この研究を媒体として、今後の研究の焦点となり得る課題を特定することができます。 ここで重要なのは、新しいデータや洞察が明らかになれば、研究者は自分の方向性を変えることを厭わないということです。 このような研究は、通常、問題が予備的な段階にあるときに行われる。 何が、なぜ、どのように、といった疑問に答えるために用いられるため、しばしば、グラウンデッド・セオリー・アプローチや解釈的研究と呼ばれる。 |xyj| mlw| tim| tsp| nze| fzf| mci| cnu| rhl| xea| osq| nzr| kam| pyh| ped| lkn| krx| qis| qzr| uyu| jcb| rfo| fmf| jba| foe| dnh| htz| bel| uou| wtz| vlk| idr| ufi| yzu| blb| efi| zxp| epf| vwu| yww| zgf| nha| omc| pja| dtc| zes| ihc| rqa| ugu| wvb|