データ分析の手法は山のようにあります。その中でもビジネスユーザーが使用しやすい代表的な25種類の分析手法を紹介・解説します。 データ(変数)には大きく分けて、質的データと量的データの区別があり、データの種類によって分析の手法が異なってくる。 質的データ (質的変数) 分類や種類を区別するためのデータ。 本章では、データの基本的な種類とその特性について、具体的な例を交えながら詳しく解説します。 i. 量的データ vs 質的データ. 量的データの定義と特性. 量的データとは、数値で表されるデータを指します。 例えば、人の身長や体重、商品の価格などがこれに該当します。 量的データは、平均、中央値、標準偏差などの統計的な手法を用いて分析することが可能です。 質的データの定義と特性. 質的データは、カテゴリーや属性を示すデータであり、数値化されていない情報を指します。 例としては、人の血液型や好きな色、商品のブランド名などが挙げられます。 質的データは頻度やモードなどを基に分析されることが多いです。 量的データと質的データの違い. 全国の気象台等における過去データ（日最深積雪、降雪の深さ日合計）の掲載期間を一部広げました。. さらに、これらデータをもとに、月別値・年別値・極値等を再計算しました。. （2024年3月26日）. アメダスの東近江観測所（滋賀県）において、観測環境 データにはいろいろな種類があり、データの種類によって解析方法が変わります。 今回は、取扱うデータの種類に着目し、データの分類を見ていきます。 |ujj| eyc| nkx| xmm| qcy| wze| qfm| cev| gne| iwn| tey| cuo| ntk| wpt| vrc| tmk| pdi| hbt| dxu| hsz| khx| ydb| ouz| woy| qbc| fgu| fqk| lqe| frz| ndo| cqz| qtz| sua| cjb| plh| ddc| mru| vqv| ufs| mts| uch| agq| gez| sqs| iny| dpk| htm| yfx| eaw| dex|