『これからデータ分析を始めたい人のための本』, p93参照
分かりやすい！
| 対象データ | 概念 | 分析手法 | 事例 | ||
| 数理統計学 | 1変量（1つ） | 記述統計学（データのばらつきや傾向を見る） | 分布と代表値 | 要約統計量 | 品質管理
ＲＦＭ分析 ロングテール分析 |
| 度数集計 | |||||
| ヒストグラム | |||||
| 推測統計学（確率論を用いてデータを推測する） | 頻度論 | パラメトリック検定 | 実験計画法
臨床試験 副作用の特定 | ||
| ノンパラメトリック検定 | |||||
| 点推定 | |||||
| 区間推定 | |||||
| 主観論 | ベイズ確率 | 迷惑メールフィルタリング | |||
| 多変量（2つ以上） | 探索的データ解析・機械学習 （過去から現在までのデータについて意味ある傾向や外れ値等を探し出す） | 教師無（データをある基準に基づくことなく分類・解析する） | 主成分分析 | 価格最適化
行列・渋滞回避分析 マーケットバスケット分析 顧客セグメンテーション レコメンデーション クロスセルアップセル分析 系統樹（生命科学） アンケート分析 | |
| 因子分析 | |||||
| 相関分析 | |||||
| アソシエーション分析 | |||||
| コレスポンデンス分析 | |||||
| 数量化理論Ⅲ類 | |||||
| 多次元尺度構成法 | |||||
| 階層型クラスタリング | |||||
| K-means法 | |||||
| 自己組織化マップ | |||||
| 教師有 （データをある基準に基づいて分類・解析する） | 強調フィルタリング | 顧客離脱予測モデル
クレジットカードの不正検知 キャンペーンの効果測定 店舗別売上総量予測 選挙速報 セイバーメトリクス 物流最適化 ソーシャルメディアアナリティクス 画像解析（年齢推定） 画像診断 予防医療 遺伝子発見 犯罪プロファイリング | |||
| ニューラルネットワーク | |||||
| 決定木分析 | |||||
| K-近傍法 | |||||
| 一般線形モデル （正規分布を前提とした線形モデル） | 単回帰分析 | ||||
| 分散分析 | |||||
| 数量化理論Ⅰ類 | |||||
| 重回帰分析 | |||||
| 正準相関分析 | |||||
| 共分散構造分析 | |||||
| 一般化線形モデル （正規分布以外の分布を扱えるように、一般線形モデルを拡張したモデル） | ロジスティック回帰分析 | ||||
| 対数線形モデル | |||||
| 数量化理論Ⅱ類 | |||||
| 判別分析 | |||||
| 生存時間分析 | |||||
| サポートベクターマシン | |||||
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