事例を通してデータ分析を理解する
データ分析とは、意思決定と問題解決をサポートするために役立つ情報と洞察を得るために、データを収集、整理、処理、分析するプロセスを指します。現代社会では、データ分析はビジネス、科学、政府などのさまざまな分野で重要なツールとなっています。この記事では、データ分析のプロセスを詳細に説明し、具体的なコードとケースを示します。
データ分析のプロセスは次のステップに分けることができます。
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データ収集: まず、関連データを収集する必要があります。データは、データベース、ファイル、API など、さまざまなソースから取得できます。データを収集するときは、その正確性と完全性を保証する必要があります。
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データ クリーニング: データには、欠損値、外れ値、重複値などの問題が発生することがよくあります。データ クリーニングの段階では、データの品質を確保するために、欠損値の埋め込み、外れ値の処理、重複値の削除などのデータを処理する必要があります。
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データ探索: データ探索段階では、データの視覚化と統計分析を実行して、データの基本的な特性と分布を理解できます。視覚化と統計分析を通じて、データ内のパターン、傾向、異常を発見し、その後の分析の基礎を提供できます。
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データ モデリング: データ モデリングの段階では、さまざまな統計手法や機械学習手法を使用してデータをモデル化し、予測できます。一般的に使用される手法には、線形回帰、デシジョン ツリー、クラスター分析などが含まれます。モデリングを通じてデータを予測および分類し、意思決定と問題解決をサポートできます。
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結果の解釈: 最後に、結果の解釈の段階では、分析結果を説明し、提示する必要があります。分析結果を説明やプレゼンテーションを通じて意思決定者や関係者に効果的に伝え、意思決定や行動を支援します。
以下では、具体的なケースを使ってデータ分析プロセスを説明します。たとえば、電子商取引会社が、レコメンデーション システムを改善して売上を増やすために、ユーザーの購買行動を分析したいと考えているとします。
まず、ユーザーの購買記録データを収集する必要があります。ユーザーの購入記録を含むデータ セットがすでにあると仮定すると、各行はユーザーの購入記録を表し、各列は製品を表します。データセットを 2 次元配列として保存できます。各要素は、ユーザーが対応する製品を購入したかどうかを表します。
data = [
[1, 0, 1, 1, 0],
[1, 1, 0, 0, 1],
[0, 1, 0, 1, 0],
[1, 0, 1, 0, 1],
[0, 1, 0, 0, 1]
]
次に、相関ルール マイニング アルゴリズムを使用して、データ セット内の相関ルールを検出できます。ここでは、一般的に使用される相関ルール マイニング アルゴリズムである Apriori アルゴリズムを使用します。
from mlxtend.frequent_patterns import apriori
from mlxtend.frequent_patterns import association_rules
# 转换数据集为DataFrame格式
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E'])
# 使用Apriori算法挖掘频繁项集
frequent_itemsets = apriori(df, min_support=0.2, use_colnames=True)
# 根据频繁项集生成关联规则
rules = association_rules(frequent_itemsets, metric="confidence", min_threshold=0.5)
# 打印关联规则
print(rules)
上記のコードでは、最初にデータ セットを DataFrame 形式に変換し、次に Apriori アルゴリズムを使用して頻繁に使用されるアイテム セットをマイニングします。パラメータを設定することでmin_support、頻繁に使用される項目セットの最小限のサポートを制御できます。次に、頻度の高い項目セットに基づいて相関ルールを生成し、min_thresholdパラメータを設定することで最小信頼要件を満たすルールを除外します。
アソシエーション ルールの結果を観察すると、ユーザーが製品 A を購入すると、製品 C と製品 D も購入することが多いことがわかり、これを推奨システムの基礎として使用できます。同時に、サポート、信頼、改善などの指標に基づいて関連付けルールを評価およびフィルタリングし、推奨システムの精度と有効性を向上させることもできます。
概要:
データ分析は、意思決定と問題解決をサポートするために役立つ情報と洞察を得るために、データを収集、整理、処理、分析するプロセスです。この記事では、eコマース企業の購買記録を例に、データ分析プロセスを詳しく説明します。アソシエーションルールマイニングアルゴリズムを通じて、ユーザーの購買行動の関連性を発見し、これに基づいてパーソナライズされたレコメンデーションサービスを提供できます。データ分析はビジネス分野で広く使用されており、企業の業務効率の向上、マーケティング戦略の最適化、ユーザーエクスペリエンスの向上に役立ちます。