データ分析・BI は AP の DX・データ活用文脈で出題が増加中。基本統計と分析手法のキーワードを押さえます。
鳴海 理央
BI (Business Intelligence) はデータから経営意思決定の洞察を得る活動。
データウェアハウス (DWH) と組合せて使い、ダッシュボード・OLAP 分析・データマイニングが代表機能。
砂原 ニコ
回帰分析と相関分析って、何が違うの?
緒方 ナオミ 先生
相関分析は『2変数の関連の強さ (相関係数 -1〜+1)』を測定。
回帰分析は『一方の変数で他方を予測するモデル』を構築。
相関は『関係あり』、回帰は『方程式を作る』。
藤咲 まりあ
因果関係と相関関係って同じなのぉ?
鳴海 理央
違いますよ。
相関があるからといって因果があるとは限りません。
例えば『アイス売上 ↑ + 海水浴溺水事故 ↑』は相関しますが、両者に因果はなく、共通原因 (気温) があるだけです。
AP でも頻出論点ですね。
緒方 ナオミ 先生
他にも代表手法: A/B テスト (2案を統計的に比較)、コホート分析 (期間別ユーザ群を追跡)、RFM 分析 (Recency・Frequency・Monetary でセグメント)、ABC 分析 (パレート的な重要度分類)。
砂原 ニコ
AI と組み合わせたデータ分析ってどんな感じ?
鳴海 理央
予測モデル: 線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・ランダムフォレスト・XGBoost・ニューラルネット。
説明可能性 (XAI) と精度はトレードオフ。
AP では機械学習の3分類と評価指標で押さえれば十分。
確認クイズ
『相関関係』と『因果関係』の違いとして、最も適切な記述はどれか。
- 両者は同義で互換可能
- 相関は『一方が原因で他方が結果』、因果は『単に2変数が同時変動』
- 相関は『2変数が同時に変動する関係』、因果は『一方が他方を引き起こす関係』
- 因果は数値で測れるが、相関は質的にしか判定できない
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正解: 3. 相関は『2変数が同時に変動する関係』、因果は『一方が他方を引き起こす関係』
相関は『2変数が同時に変動する関係』(相関係数 -1〜+1 で定量化可)、因果は『一方が原因で他方を引き起こす関係』。相関があるからといって因果があるとは限らず (擬似相関)、別の共通原因の可能性を疑う必要があります。