トップページ | ひとつ上のページ | 目次ページ | このサイトについて | ENGLISH

データサイエンスの道具(G7・W7・M7)

QC7つ道具・新QC7つ道具(Q7・N7) のページに、これらの道具の使いにくさ、わかりにくさも書いてあります。

それもあり、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、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。
データサイエンスの道具(G7・W7・M7)

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。

W7

W7の「W」は、「Analisis of Words:言葉の分析」から取りました。 定性分析( 概念分析 )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。

なぜなぜ分析 は、いろいろな概念分析の基本になっています。

W7では、物事の階層構造(木構造)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、システムの2大構造(木構造とネットワーク構造)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。




順路 次は パレート図

Tweet データサイエンス教室