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2016年9月22日木曜日

【計量経済学】一般的なデータ分析の流れと計量経済分析の流れの違い

データ分析の流れは、

  1. あるべき姿の把握
  2. 現状とあるべき姿のギャップから問題発見
  3. データ収集
  4. データ分析
  5. 解決策立案
  6. 検証
が一般的。

では、計量経済分析の流れどうなのだろうか?

秋山(2009)によれば下記のようになるとのこと
  1. 経済モデルの提示
  2. データの収集
  3. モデルの特定化
  4. モデルの推定
  5. 仮説検定
  6. 理論を用いての検討(予測、政策の立案)
*1〜5までは各段階で不十分だと判断された場合、前段階に戻る
*1〜5まで合格した場合はモデル(経済理論)を用いて政策評価や予測に用いる

一般的なデータ分析も計量経済分析もデータ収集・分析を通して何らかの問題を解決するという基本的な流れは似ている。大きな違いは、一般的なデータ分析は現状の問題解決が目的でありモデル提示は考慮されないが、計量経済分析ではモデル提示が必須となる点だと言えそうだ。


参考文献
  • 秋山(2009)『Rによる計量経済学』,  オーム社

2016年8月10日水曜日

【文献紹介】分析手法一覧、『これからデータ分析を始めたい人のための本』

分析手法一覧

『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