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データの収集と整理: まず、問題や状況に関連するデータを収集し、整理します。これには、データベースや表計算ソフトウェアを使用して、必要なデータを抽出し、整形する作業が含まれます。
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可視化と要約統計: データを可視化することで、パターンや傾向を把握しやすくなります。グラフやチャートを使用して、データの要約統計を作成し、問題の背後にある特徴や関係性を理解します。
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データのクレンジング: データにはノイズや欠損値が含まれる場合があります。データの品質を向上させるために、欠損値の処理や異常値の除去などのクレンジング手法を適用します。
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原因分析の手法: 原因分析のために、さまざまな手法やフレームワークがあります。いくつかの一般的な手法には、魚の骨図、5W1H分析、ルートコーズ分析、Pareto図などがあります。これらの手法を使用して、問題の主要な原因や相関関係を特定します。
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統計的なモデリング: データを統計的なモデルに適合させることで、問題の因果関係をより深く理解することができます。回帰分析、時系列分析、クラスタリングなどの手法を使用して、データと関連するパターンや関係性を探索します。
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コード例: 以下に、Pythonを使用したデータ分析のコード例を示します。
以上が、データ分析における原因分析とコード例の基本的な手順です。問題や状況に応じて、適切な手法やモデルを選択し、データから有益な洞察を得ることが重要です。