統計学 や データサイエンス を使わないとデータ分析ではないような説明の仕方がされることがありますが、 基本は、グラフを描くことと筆者は考えています。
QC７つ道具・新QC７つ道具 も、グラフを中心としています。
グラフを描いてわかることと、 統計学 や データサイエンス を使ってわかることが、ほぼ同じという事はよくあります。 グラフ統計 という呼び方もありますが、グラフを描くというのは、それだけで統計学的な分析になります。
例えば、
ヒストグラム
で、
平均値の差の検定
や
ばらつきの違いの検定
と、ほぼ同じ分析ができます。
データ分析で大事なのは、手法よりもデータです。 解決したい問題に対して、データの質がぴったり当てはまると、簡単なグラフでデータ分析が完了することもあります。
また、データの背景への理解の深さや、データの種類の多さが、データ分析のレベルの違いとしては大きいです。
データの質の分析にもグラフが役立ちます。
例えば、
システムの２大構造（木構造とネットワーク構造）
のグラフがあります。
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バッドデータのデータ分析
