可視化
分析
前処理
他にもこのような機能があります
| 可視化 | 棒グラフ | カテゴリ別の集計値を棒グラフで表示し、比較や分析を容易にします。 |
|---|---|---|
| モザイク図 | カテゴリ組み合わせの比率を面積で表現し、分布傾向を把握します。 | |
| 散布図行列 | 複数変数の散布図を一覧表示し、関係性をまとめて確認できます。 | |
| マルチ散布図 | 複数変数の組み合わせを同時に表示し、複雑な関係を把握します。 | |
| マルチ変数ヒートマップ | 複数変数の大小を色分けで表現し、全体の傾向を把握します。 | |
| 分析 | 多次元配置分散分析 | 複数因子が平均値に与える影響を統計的に検定します。 |
| ロジスティック回帰 | 分類確率を予測し、変数の影響度を可視化します。 | |
| 管理図 | 時系列データの変動や異常を監視し、安定性を確認します。 | |
| ゲージR&R計算 | 測定システムのばらつきを定量的に評価し、信頼性を把握します。 | |
| 時系列予測 | 過去データを基に未来の値を予測し、需要予測や計画立案に活用します。 | |
| 前処理 | 型の変更 | データ型（文字列・数値など）を変換し、分析や処理に最適な形式へ整えます。 |
| 列の削除 | 不要な列を削除し、シンプルで扱いやすいデータに整備します。 | |
| 欠損行削除 | 欠損値を含む行を自動で削除し、クリーンなデータを作成します。 | |
| 外れ値削除 | 外れ値を検出・削除し、より正確で信頼性の高い分析を実現します。 | |
| フィルタ | 条件を指定して必要なデータのみ抽出し、効率的な分析を実現します。 | |
| 数値列のカテゴリ化 | 数値データを範囲ごとに区切り、ラベル化して整理・分析を容易にします。 | |
| ラベルエンコード | カテゴリデータを数値に変換し、機械学習や統計分析に活用可能です。 | |
| 日時単位量の取得 | 日時データから曜日や時間を抽出し、時系列分析に利用できます。 | |
| 縦持ちへ変換 | ワイド形式を縦持ち形式に変換し、集計や分析をしやすくします。 | |
| 横持ちへ変換 | 縦持ち形式を横持ちに変換し、比較や可視化を容易にします。 |