どのような手法（モデル）を実務で使いますか？
一番多いのは、 回帰分析 です。 その中でもほとんどが 単回帰 で、 重回帰 は時々です。
決定木 も時々使います。
その他のモデルを使うこともありますが、まれです。
この質問は、よくいただきます。
「いろいろと勉強したけれど、実務でうまく使えた経験はまだ」という方は、とても多いようです。 そのような方から質問をいただきます。
筆者もいろいろ勉強して、使ってみましたが、「結論は、同じになる」という経験ばかりでした。 そのため、使いやすく、いろいろな人に知られていて説明する時に何をしたのかが伝わりやすい手法を優先して使っています。
データ分析の要は、「どのようなモデルを使うか」、「どれくらいたくさんデータを用意するか」ではなく、 モデルに使うデータを 特徴量エンジニアリング などを使って、どれだけ作りこめるかにかかっている事が多い印象です。
良いデータが用意できれば、 回帰分析 すらも不要で、 折れ線グラフ や 散布図 などの簡単なグラフで十分になることもあります。 その方が、あえて理解してもらいにくい手法を使うより、その後の展開が楽だったりもします。
