アナリティクス・ギャラリー
統計 / 機械学習
 
ExploratoryのシンプルなUIを通して、様々な統計や機械学習のアルゴリズムを使って簡単にデータを探索し、深いインサイトを素早く発見していくことができます。

どの分析手法が最適か、デモを交えて紹介いたします。

 
 
アナリティクスの種類
Exploratoryには様々なアナリティクスのタイプがあります。
 
相関
相関について紹介しています。
距離
距離について紹介しています。
K-Meansクラスタリング
K-Meansクラスタリングについて紹介しています。
主成分分析(PCA)
主成分分析(PCA)について紹介しています。
因子分析
因子分析について紹介しています。
対応分析
対応分析について紹介しています。
線形回帰
線形回帰について紹介しています。
ロジスティック回帰
ロジスティック回帰について紹介しています。
一般化線形モデル - 正規分布
一般化線形モデル(正規分布)について紹介しています。
一般化線形モデル - 二項分布
一般化線形モデル(二項分布)について紹介しています。
一般化線形モデル - ガンマ分布
一般化線形モデル(ガンマ分布)について紹介しています。
一般化線形モデル - 逆ガウス分布
一般化線形モデル(逆ガウス分布)について紹介しています。
一般化線形モデル - ポアソン分布
一般化線形モデル(ポアソン分布)について紹介しています。
一般化線形モデル - 負の二項分布
一般化線形モデル(負の二項分布)について紹介しています。
決定木
決定木について紹介しています。
ランダムフォレスト
ランダムフォレストについて紹介しています。
XGBoost
XGBoostについて紹介しています。
生存分析 - 生存曲線
生存曲線について紹介しています。
生存分析 - コックス回帰
コックス回帰について紹介しています。
生存分析 - サバイバル・フォレスト
サバイバル・フォレストについて紹介しています。
時系列分析 - 時系列予測(Prophet)
時系列予測(Prophet)について紹介しています。
時系列分析 - 時系列予測(ARIMA/SARIMA)
時系列予測(ARIMA/SARIMA)について紹介しています。
時系列分析 - 時系列クラスタリング
時系列クラスタリングについて紹介しています。
テキスト分析 - 単語のカウント
単語のカウントについて紹介しています。
テキスト分析 - トピックモデル(文章データ)
文章データのトピックモデルについて紹介しています。
テキスト分析 - トピックモデル(単語化済み)
単語化済みデータのトピックモデルについて紹介しています。
マーケット・バスケット分析
マーケット・バスケット分析について紹介しています。
t検定
t検定について紹介しています。
t検定(集計済データ)
集計済データに対するt検定について紹介しています。
One-Way ANOVA
一元配置分散分析(One-Way ANOVA)について紹介しています。
Two-Way ANOVA
二元配置分散分析(Two-Way ANOVA)について紹介しています。
ANCOVA
共分散分析(ANCOVA)について紹介しています。
カイ二乗検定
カイ二乗検定について紹介しています。
正規性検定
正規性検定について紹介しています。
ウィルコクソン検定
ウィルコクソン検定について紹介しています。
クラスカルウォリス検定
クラスカルウォリス検定について紹介しています。
t検定 - 検出力分析
t検定の検出力分析について紹介しています。
カイ二乗検定 - 検出力分析
カイ二乗検定の検出力分析について紹介しています。
A/B テスト - ベイジアン
ベイジアンA/Bテストについて紹介しています。

どの分析手法が最適か、デモを交えて紹介いたします。

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