探索的データ分析

データ全体の可視化 ：変数別の折れ線グラフ 、ヒートマップ

全変数間の類似度（量的） ：相関係数分析 、グラフィカルラッソ 、偏相関係数による有向相関分析 、有向相関偏相関分析 、正規化による有向相関分析 、有向比例分散分析 、相関偏相関散布図 、LiNGAM 、主成分分析の基本 、変数の類似度の主成分分析 、カーネル主成分分析 、しきい値主成分分析 、因子分析 、項目反応理論 、正準相関分析 、分解分析

全変数間の類似度（質的） ：ベイジアンネットワーク 、連関係数分析 、連関係数を使った主成分分析 、相互情報量 、相互情報量係数分析 、対数尤度情報量分析 、有向情報量分析 、累積寄与率連関係数 、質的変数の対数線形分析

１対多で変数の類似度（量的） ： 変数の選択 、主成分回帰分析 、個別の因子の寄与率 、一般化線形混合モデル 、区間高次元化回帰分析 、ベクトル量子化回帰分析 、スプライン 、モデル木 、部分的最小二乗回帰分析

１対多で変数の類似度（質的） ：MT法 、混合分布MT法 、異常の近傍法分析 、ロジスティック回帰分析 、多項ロジスティック回帰分析 、ベクトル量子化ロジスティック回帰分析 、ベクトル量子化平均法

１対多で変数の類似度（両方） ：１対多のグラフ 、決定木 、N進木 、ランダムフォレスト 、隠れ変数の分析 、個々のサンプルの因果推論

カテゴリの類似度 ：アソシエーション分析 、質的変数のコレスポンデンス分析 、個々のカテゴリの相関分析 、質的変数の主成分分析 、カテゴリの分解分析

サンプルの類似度（次元圧縮） 高次元データのネットワーク分析 、高次元を２次元に圧縮して可視化 、回帰分析系で高次元を２次元に圧縮して可視化 、サンプルの類似度の主成分分析

サンプルの類似度（クラスタリング） ：クラスタリング 、クラスタリングの原因分析 、クラスターの予測 、次元削減クラスタリング分析

サンプルの類似度（外れ値探索） ：外れたサンプルの探索

A-A型の分析 ：距離行列の位置分析 、距離行列からの主成分分析 、距離行列のネットワーク分析 、ネットワークグラフ（非距離行列の分析） 、固有値分析 、無向グラフの固有値分析 、有向グラフの固有値分析 、可到達行列

A-B型の分析 ：クロス集計 、クロス集計表の散布図分析 、２部グラフ 、分割表のコレスポンデンス分析 、クロス集計表の３部グラフ 、クロス集計表の回帰分析 、行列の分解 、クロス集計表の主成分分析

テキストデータ ：テキストマイニング

時系列データ ：準周期データの分析 、周期性のあるデータの分析 、時系列データの次元削減分析

検証的データ分析

検定 ：違いの有無の分析 、正規性の分析 、対応のない２標本の類似度分析

推定 ：予測区間の分析 、反実仮想因果効果分析

品質管理 ：管理図 、ゲージR＆R 、生存時間分析

Rでグラフを描く

標準グラフ機能 、 ggplot2 、 Plotly 、 パレート図

データの前処理

ダミー変換 、２進数変換 、１次元クラスタリング 、サンプルデータ 、欠損値の前処理 、内積とカーネル