人々の生活、ビジネス、社会活動を収集し、データに変換するプロセス

クリーンデータ

データを整理する

EDA法

抵抗

残留物

再発現

記述的分析

予測分析

規範的分析

欠落データの処理

冗長データ処理

ノイズの多いデータ処理

元のデータセットのビニング戦略に従って

各ボックスのメンバーデータに基づく置換方法

スムージング

機能の構築

集める

標準化

離散化

コンテンツの統合

構造的統合

一方向性

残留物なし

簡単に達成できる

寸法削減

価値の削減

文法注釈

意味論的な注釈

データディクショナリ

ユーザー定義の整合性制約

データに関する自己記述的な情報

属性のドメイン値

データの自己完結型関連情報

変数定義ルール

関数定義規則

数の第一法則

確率が小さい原理

言語規則

データ連続性理論

データ認証技術

過去に焦点を当て、何が起こったのかを答える

データ分析の第一歩

記述統計分析手法

過去に焦点を当て、なぜそれが起こったのかを答えます

相関分析と因果分析

未来に焦点を当て、何が起こるかを答えてください

分類分析と傾向分析を使用する

規範分析の基礎となる

シミュレーションと最適化の問題と、発生する問題を最適化する方法に注意してください。

オペレーションズリサーチ、シミュレーション、エミュレーション技術の使用

産業価値を直接生み出すことができる

科学的な視覚化

情報の可視化

ビジュアル分析

情報の可視化

データマイニング

統計分析

分析的推論

人間とコンピュータの相互作用

データを知識に変換するプロセスに重点を置く

ビジュアル分析と自動モデリングの間の相互作用に重点を置く

データマッピングとデータマイニングの重要性を強調する

データ処理の必要性を強調する

人間とコンピュータの相互作用の重要性を強調

方法論的基礎

基本的な方法

ドメインメソッド

視覚

視覚認知

分類されたデータ

順序データ

インターバルデータ

比率データ

正確さ

可読性

データビジュアライザーの意図またはデータ自体の現実と矛盾する、ターゲットユーザーによって生成される誤ったまたは不正確な視覚認識を指します。

データ視覚化における 6 つの有名なプラクティスとそのソース コード

覚えやすい

認識しやすい

簡単に体験できる

ビジネスニーズ

データ

分析的洞察

ストーリーモデル

ストーリーテリング

聴衆の行動

データ駆動型のストーリーテリング

視覚的なストーリーテリング

分析的なストーリーテリング

インタラクティブなストーリーテリング

データを使ってストーリーを伝える

デジタルストーリーテリング

引きつける

説明する

鼓舞する

データストーリーの認識

データストーリーを理解する

実践中のデータストーリー

プロジェクト・スポンサー

プロジェクトマネージャー

クライアント

データサイエンティスト

データエンジニア

オペレーター

プロジェクトの目標の定義

データの取得と管理

パターン、モデルからの洞察

パターン、モデルの検証、最適化

結果の視覚化と文書化

モデルのパターン、適用、メンテナンス

データを確認せずに分析する

データを理解せずに分析する

モデルをテストせずに使用する

データサイエンス分析作業には目標のみがあり、研究仮説はありません

データ モデルはデータと同時に更新されず、古いモデルが使用されます。

データ分析の結果について議論せずに、気軽に結論を導き出す

ビジネス専門家の関与の欠如

過度に複雑なモデル アルゴリズムを採用またはトレーニングする

データバイアスの存在

データ分析プロジェクトの結果のプレゼンテーション効果に十分な注意が払われていない

データサイエンス製品のユーザーエクスペリエンスを十分に重視していない

対象ユーザーの理解力を過大評価または過小評価する