データ分析のプロセスと技術の概要
2024-07-08 09:30:33 0 報告
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概要/内容
1. 問題定義と目標設定
1.1 ビジネス目標の明確化
1.2 分析の目的設定
1.3 データ分析のスコープの決定
2. データ収集
2.1 データソースの特定
2.2 データ収集計画の策定
2.3 データの取得と整形
3. データ前処理
3.1 データのクレンジング
3.2 欠損値の処理
3.3 データの変換と統合
4. データ分析
4.1 探索的データ分析(EDA)
4.2 統計的分析
4.3 機械学習モデルの構築
5. 結果の解釈と可視化
5.1 分析結果の解釈
5.2 データの可視化
5.3 レポート作成とプレゼンテーション
6. 成果の展開と活用
6.1 洞察の活用
6.2 機械学習モデルのデプロイメント
6.3 モデルのモニタリングと改善
7. ツールと技術
7.1 データ収集ツール
7.2 データベース技術
7.3 データ分析ツール
7.4 機械学習フレームワーク
7.5 クラウドプラットフォーム
7.6 ビジュアライゼーションツール
7.7 レポーティングツール
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