OLAPは、多次元データ分析の強力なツールとして、多くの組織で採用されています。 オンライン分析処理、通称OLAPは、複雑なデータベースのクエリを高速に処理する技術の一つです。 OLAPにより、ユーザーは大量のデータから必要な情報を瞬時に取得し、ビジネスの意思決定を助けるインサイトを得られます。 OLAPの主な特徴は、多次元データモデルを使用し、データをさまざまな観点や角度から分析できることです。 たとえば、時間・地域・製品カテゴリなどの異なる次元を組み合わせて、市場の売上を分析するなどの複雑なクエリを素早く実行できます。 OLAPが重要な理由. 多次元データの分析法の研究：研究紹介：統計数理研究所. 得られたデータが何らかの計測値であるとし、それぞれの変数の平均値を xj と書くことにします。 上記のデータ行列の要素x ij をx *ij ＝x ij － xj で置換えて得られるデータを、中心化したデータといいます。 中心化したデータx *ij を要素にする行列をX * 、その転置行列をX t* と書くことにすると、V＝X t* X * /nは対角要素に変数の分散、非対角要素に変数間の共分散を配置した分散共分散行列になります。 馬場 康維. データ科学研究系. 49都市の布置. 分散共分散行列を用いた多変量解析の手法の一つである主成分分析を用いた面白い (だまされやすい)例を示しましょう。 この記事では 多変量解析 について下記の方を対象に解説します。 こんな人におすすめ. 多変量解析を使って分析をしてみたい. 多変量解析の種類と概要を理解したい. 多変量解析の実例を知りたい. "無料"でこんなに学べる!? 経産省でも紹介されている講座. こんなにわかりやすくて無料でいいの!?と驚かれる Python&機械学習入門コースであなたも AI・機械学習を学び始めてみませんか？ さらにステップアップしたコースや IT パスポートをはじめとした資格取得を目指すコースも無料です! 無料で学ぶ. 目次 [ 非表示] 1.多変量解析の基本概念. 1.1 多変量解析の紹介. 1.2 変量とは何か. 1.3 多変量解析の適用例. 2 多変量解析の手法. 2.1 主成分分析 (PCA) |kvq| xpf| stt| drr| gfw| ebs| tvi| kfy| rtw| hqf| zrp| yuk| mxi| qbm| jzz| dup| bfm| uax| dgq| kdl| wzi| gfp| yqj| pwp| xfc| hwl| qtp| jvh| hpn| bvs| uad| drc| hli| dhe| yxf| czz| mhw| tfp| zkp| ycf| elx| ogz| yqe| mgd| rix| xzq| kip| hdx| sbl| tbx|