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
1.1 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
1. 問題定義と目標設定
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
2. データ収集
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
3. データ前処理
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
4. データ分析
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
5. 結果の解釈と可視化
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
6. 成果の展開と活用
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
7. ツールと技術
データ分析のプロセスと技術の概要
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