多変量解析とは？統計学との違い
多変量解析を勉強しているときの覚書。
※この記事は主にGoogle検索と生成AIによる要約を元に記述されています。
多変量解析とは？
多変量解析はデータの関連性を調べ、関係式を導き出すデータ解析技法。
多変量解析は特定の分析方法を指すわけではなく、多くの変数が関与する複雑な問題を解決する一連の技術。
一変量解析と二変量解析を充分に行うことが重要。
手順通りに行えば正しい結果が得られるものではない。
データの特性を理解する経験とノウハウおよび対象分野の専門知識が必要。
データ解析と統計学の違い。
共通点
- データの関連性を調べること。
違う点
- 統計学： 構造や傾向を把握する。
手順通りに行えば正しい結果を得られる。 - データ解析： 課題解決に向けたデータを元にしたアプローチ。
データを精査し適切な変数を発見する道のり。
データ分析とデータ解析の違い。
データ分析
- 目的を持って表現された文字や符号、数値などを収集し、分類、整理、成型、取捨選択したうえで解釈して、価値のある意味を見出す。
- 現在のデータから「売上10%アップ」など意味のある結果を導く作業。
データ解析
- データを収集し分析した結果から普遍的な構造や体系、法則に照らし合わせて調べる。
- 「売上10%アップしたのは晴れが多かったため」と仮説を立てて、原因を追究する作業。
データ解析するためにデータ分析が必須。