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データサイエンスの道具（G7・W7・M7）

G7・W7・M7は、 データサイエンス の基本的な道具として、筆者がまとめてみたものです。 G7・W7・M7のもともとのアイディアは、 QC７つ道具・新QC７つ道具 （Q7・N7）から来ています。

G7・W7はデータサイエンスの初級向け、 M7は中級向けのつもりです。

G7

G7の「G」は、「Graphs of Numbers：数値のグラフ」から取りました。 G7は、 Q7 に近いです。

G7でも、データを有効に分析するための方法として、 層別 はポイントです。

「層別のヒストグラムと、箱ひげ図のどちらを使うか？」、「散布図とヒートマップのどちらを使うか？」、等は、 文章で説明するとなると、小難しいことになります。 実際のデータに使ってみて、解析の目的や、見やすさ等で、その時その時で使い分ければ良いと思います。

• 棒グラフ　：　量の大小を見る（重要項目を見るために、多い順に並べたものは、「パレート図」と呼ばれる）
• 折れ線グラフ　：　時間的な変化を見る。（「管理図」は折れ線グラフの一種）
• 円グラフ　：　割合を見る
• ヒストグラム　：　（１つの変数で表現される）分布を見る。（棒グラフの一種）
• 箱ひげ図　：　（１つの変数で表現される）分布を見る。（層別のヒストグラムと用途が近い）
• 散布図　：　２つの変数の関係を見る。２つの変数で表現される分布を見る。（まれなケースの発見や、データ数が比較的少ない時用）
• ヒートマップ　：　２つの変数の関係を見る。２つの変数で表現される分布を見る。（データ数が比較的多い時用）

W7

W7の「W」は、「Analisis of Words：言葉の分析」から取りました。 思考法 の道具が多いです。 概念だけの分析と、数値データも多少含む分析があります。

• 親和図　：　アイディアを近いものからまとめる。 ブレーンストーミング をまとめる方法。 ちなみに、 自己組織化マップ（SOM） は、親和図と似たような手順のデータ分析の手法
• 特性要因図　：　因果関係を親子関係で体系的にまとめる。 マインドマップ と、非常に似ている。 オントロジー とも似ている。
• 系統図　：　抜けのないように考察を広げる。 抽象的なアイディアを分解しながら、具体的なアイディアに結び付ける。 FMEA に似ている。 なぜなぜ分析 のまとめにも使える。
• 連関図　：　 複雑な因果関係を、矢印を使った図（有向グラフ）で表す。 システム思考 で中心的存在。 ちなみに、この図を定量的に使うなら、 ベイジアンネットワーク
• マトリックス図　：　関係の度合や、優劣を、表形式にしてまとめる。 関係の度合いは、○×の場合もあれば、点数で表現することもあります。 「星取り表」とも呼ばれています。 QFD（品質機能展開） では、「二元表」と呼ばれています。 応用としては、QFDの他に、 多次元尺度構成法 や AHP があります。
• PERT　：　日程計画の方法。N7では「アローダイヤグラム」と呼ばれます。
• フローチャート　：　「流れ図」とも呼ばれます。N7では「PDPC」と呼ばれます。 判断を伴う計画に使われることもありますし、作業のプロセスを目に見える形にする事に使われる事もあります。

W7では、物事の階層構造やネットワーク構造を考えます。 表に出ることは少ないですが、階層構造やネットワーク構造は、G7やM7でも使います。

M7

M7の「M」は、「Mathematical Analisis：数理的な分析」から取りました。

• 誤差解析　：　データの見方の基本
• 平均値と標準偏差　：　代表値による分析
• 平均値の差の検定　：　検定の基本
• 回帰分析　：　相関分析 も入ります。
• 主成分分析　：　 N7では、「マトリックスデータ解析法」と呼ばれています。 多変量データの相関分析 や、 サンプルの仲間分けの分析 の入門的な手法
• 決定木　：　層別分析・深堀分析。 異常状態の工程解析 や、 ニッチ の分析に強い
• 線形計画法　：　制約条件の中で最善策を見つける方法

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