Autoscaling of Cloud-Native Apps Lowers TCO and Improves Availability

Automation has been the dream of workers since the dawn of the industrial revolution. As technology became more complex,...


データ分析を新たな高みへと進めるための 5 つのテクニック

定量データ vs 定性データ定量データの分析定性データの分析 あなたの組織に適したビジネスインテリジェンスを実装することは、単に追加データを収集する以上のことです。そう、このようなデータをすぐに使用可能な洞察へと変換することです。様々なソースから組織が現在集めることができるデータの量は、どのプロセスが機能しているかを理解し、今後の傾向に向けてチームが備えるのに役立つ、中身を確認できる能力を提供します。しかし、適切な分析や集めたデータを把握しなければ、手に入れているすべての値や数字にはなんの関係性もありません。 さらに重要なことに、データを分析する方法に正解はないのです。あなたのニーズや集めるデータの種類によって、正しいデータ分析方法は変わります。また、これにより、各種類のデータやどの方法が最善の結果をもたらすのかを理解しておく必要性がでてきます。それでも、一部の共通のテクニックは効果的であるため、ほとんどのデータ分析ソフトウェアにはそのような方法が含まれています。この記事でご紹介する 5 つの方法は、より効果的ですぐに使用可能な洞察を作成する手助けになります。 定量データと定性データ: その違いは? あなたのデータセットに対して正しいデータ分析テクニックを選ぶための第 1 歩は、データの種類が定量データなのか、または定性データなのか、ということを理解することです。その名が示す通り、定量データはデータの量や具体的な数字を指します。このデータには、販売数や、クリックスルー率のようなマーケティングデータ、賃金データ、収益、その他客観的に数えられるデータや測定可能なデータが含まれています。 定性データは、組織のより解釈的で主観的な点と関係しているため、特定するのがより難しくなります。定性データには、顧客調査や従業員との面談から得られた情報が含まれており、一般的に量より質を指しています。そのため、定性データの分析方法は、定量データに対する分析テクニックよりも構造化されていません。 定量データの分析 定量データの分析方法は、確固たる事実に基づいた正確な数字や、データを解釈する能力に依存しています。分析方法を向上させるために最初にご紹介する 3 つの方法は、定量データに焦点を当てています: 1.回帰分析 回帰分析は、予測を立てたり今後の傾向を予想する必要がある際には素晴らしい方法となります。回帰分析は、従属変数(測定したいもの)と独立変数(従属変数を予想するために使用するデータ)の関係性を測定します。従属変数は...

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