主成分分析▶「似たもの同士」から個性を見出す
「第一主成分×第二主成分」で視界が開けたデータを得られる
※第一主成分:(データのばらつきが大きい程もとのデータを多く含んでいる→もとのデータの損失を最小化する)分散が最大となるような軸を見出す。第二主成分は第一に直行する直線
クラスター分析:違うものの中に同じところを見つける
ターゲットのイメージを導く
樹形図の形で分析結果を表す
縦軸×横軸でプロットし、距離の遠い(非類似度の高い)もので分類し、近くのもの同士を同じグループに分ける。
※分析対象の特徴を事前に掴んでおくこと、数値の背景となる外部要因や制度などへの理解を深めること、でより効果的にデータを活用できる。
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- 感想投稿日 : 2018年7月4日
- 読了日 : 2018年10月24日
- 本棚登録日 : 2018年7月4日
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