デジル分析

・購入金額の上位何割の顧客が、全体の売り上げの何割かを、分析する

・購入金額の高い順に、顧客を10のグループに分け、その属性等を分析する

データ分析の流れ

1. 1変数のデータについての要約統一量や、分布等を把握する

2.2変数の相関や関連を把握する

3.2つ以上の変数間の関係を表すモデルを構築する

データマイニングのプロセス例

データマイニングのプロセス例

1.ドメイン知識の獲得

2.データの準備

3.モデリング

4.適用

5.知識の獲得

名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度

データの種類を表す。このデータの種類により、分析手法も異なってくる

1．名義尺度

・「男性には1、女性には2」の「1」「2」

・ラベルとしては、機能するが、大小比較等、数字には、意味がない

・カテゴリーデータとも呼ばれる

・2つの値をとるとき、二値データとも呼ばれる

・四則演算は、できない

・例としては、性別、○○分類、背番号、血液型、天気

2．順序尺度

・「理解できたは1、少し理解できたは2、理解できないは3」の「1」「2」「3」

・順番には意味があるが、「1と2の差」と「2と3の差」が同じ程度か、どうかには、意味がない

３．間隔尺度

・順番と間隔に意味がある


・華氏の温度が例

　10度と20度の差は、15度と25度の違いに等しい

・加減には意味があるが、乗法や除法には、意味がない

・例としては、知能指数

4．比例尺度

・間隔尺度に、自然数の0が加わる

・年齢があてはまる

・加減乗除が可能なデータ

・例としては

　長さ、重さ、時間、体重、身長、売上高、費用

・長さは比例尺度であり、温度は間隔尺度である

　4mは、2mの2倍という言い方ができる

　摂氏4℃の気温は、2℃の2倍暑いという言い方はできない

ブロックチェーン マルチング

・Multi Aignatureの意味

・ウオレットアドレスに対するトランザクションに、複数の秘密鍵を必要とする仕組み

・セキュリティを高める