探索的データ分析・とは？初心者が知っておくべき基本と実例共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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岡田康介

名前：岡田康介（おかだこうすけ）ニックネーム：コウ、または「こうちゃん」年齢：28歳性別：男性職業：ブロガー（SEOやライフスタイル系を中心に活動）居住地：東京都（都心のワンルームマンション）出身地：千葉県船橋市身長：175cm 血液型：O型誕生日：1997年4月3日趣味：カフェ巡り、写真撮影、ランニング、読書（自己啓発やエッセイ）、映画鑑賞、ガジェット収集性格：ポジティブでフランク、人見知りはしないタイプ。好奇心旺盛で新しいものにすぐ飛びつく性格。計画性がある一方で、思いついたらすぐ行動するフットワークの軽さもある。 1日（平日）のタイムスケジュール 7:00 起床：軽くストレッチして朝のニュースをチェック。ブラックコーヒーで目を覚ます。 7:30 朝ラン：近所の公園を30分ほどランニング。頭をリセットして新しいアイデアを考える時間。 8:30 朝食＆SNSチェック：トーストやヨーグルトを食べながら、TwitterやInstagramでトレンドを確認。 9:30 ブログ執筆スタート：カフェに移動してノートPCで記事を書いたり、リサーチを進める。 12:30 昼食：お気に入りのカフェや定食屋でランチ。食事をしながら読書やネタ探し。 14:00 取材・撮影・リサーチ：街歩きをしながら写真を撮ったり、新しいお店を開拓してネタにする。 16:00 執筆＆編集作業：帰宅して集中モードで記事を仕上げ、SEOチェックやアイキャッチ作成も行う。 19:00 夕食：自炊か外食。たまに友人と飲みに行って情報交換。 21:00 ブログのアクセス解析・改善点チェック：Googleアナリティクスやサーチコンソールを見て数字を分析。 22:00 映画鑑賞や趣味の時間：Amazonプライムで映画やドラマを楽しむ。 24:00 就寝：明日のアイデアをメモしてから眠りにつく。

探索的データ分析・とは？

探索的データ分析はデータサイエンスの最初の一歩です。データの中身をじっくり観察して、どんな性質があるのか、どんな問題が潜んでいるのかを見つけ出す作業です。難しい数式やテストをすぐに行うのではなく、データがどのように作られているかを理解するための地図を作るような感覚です。

EDAの目的は、データの「いまの状態」を正しく理解し、次に何をするべきかの道しるべを見つけることです。目的がはっきりしていれば、不要な分析につまずくことを避けられます。

基本的な考え方としては、データを鵜呑みにせず、まずは観察することから始めます。数値の意味を確かめ、グラフで形を確かめ、どんな分布があるか、欠損がどれくらいか、外れ値があるかを確認します。 すべての結論は、データを観察して得られた情報に基づくべきだという点を忘れないでください。

データの見方の基本

探索的データ分析では、データを分解して「何が起こっているのか」を読み解きます。たとえば一つの変数の分布を見ると、データが正規分布に近いのか、歪みがあるのかを知ることができます。カテゴリデータなら、各カテゴリの数を比べます。複数の変数を同時に見ると、変数同士の関係性が見えてくることがあります。

欠損値がある場合は、欠損のパターンを確認します。欠損がランダムなのか、特定の条件で発生しているのかを知ることは、データの質を評価するうえで重要です。外れ値があると、分析の結果に影響を与えることがあるので、外れ値の意味を理解したうえで扱い方を決めます。

実践の流れ

以下の表は、初心者が踏むべき基本のステップをまとめたものです。

able> ステップやることポイント 1目的を決める何を知りたいかをはっきりさせる 2データの概要を確認する欠損値・異常値を把握 3分布を見るヒストグラムや箱ひげ図で偏りを探す 4関係を探る散布図で変数同士の関係を見る 5仮説を立てる発見を元に次の分析へ ble>

実践のコツと身近な例

身の回りのデータを使って練習すると、理解が深まります。たとえば学校の成績データを使って、数学と英語の点数がどの程度関係しているかを探すとします。まずは各科目の点数の分布を見て、次に両者の散布図を描くと、成績が高い子は総じて英語も得意かもしれない、という仮説が生まれます。

このように 探索的データ分析は仮説を作る材料を集める作業です。仮説を作ることで、次の分析で検証を進める道筋ができます。

データの読み方のコツ

初心者のコツは、1つのグラフから全てを判断しようとしないことです。いくつかの視点でデータを観察し、矛盾がないか、説明できるかを順番に確認します。統計の検定をすぐに使うよりも、図表を用いて直感を養うことが大切です。

よくある誤解

EDAは結論を出すための工程ではなく、データの性質を理解する前提作業です。ここで見つけた傾向は必ず検証が必要です。データの取り方が変われば結果も変わることを意識しましょう。

探索的データ分析の関連サジェスト解説

探索的データ分析(eda)とは: 探索的データ分析(eda)とは、まだ結論が決まっていないデータの特徴を丁寧に探る作業のことです。学校の成績、売上データなど、どんなデータでも最初に行うことで、データの形や傾向をつかむ手助けになります。EDAの目的は「何が起きているのか」を直感的に把握すること。統計の難しい数式よりも、グラフや要約統計を使って、データの分布、異常値、欠損値、関係性を見つけます。代表値（平均・中央値・最頻値）、分布（ヒストグラム、箱ひげ図）、相関の確認など、基本の道具を用います。実践の流れは、①目的を決める、②データを見て特徴を掴む、③欠損値や異常値をチェックする、④可視化でパターンを探す、⑤仮説を立てて次の分析につなぐ、の五つです。EDAは「いきなり結論を出す分析」ではなく、「データから考えられる仮説を生み出す探検」と考えると分かりやすいです。初心者は、まず手元のデータを使って、どんなグラフが作れるか、どんな質問が浮かぶかを試してみましょう。ExcelやPythonのPandas、可視化ツールを使えば、すぐに実践的な手触りを感じられます。