探索的データ分析（EDA）と確証的データ分析（CDA）

探索的データ分析（EDA）と確証的データ分析（CDA）

探索的データ分析（EDA）と確証的データ分析（CDA）は、データ分析の2つの重要なアプローチです。これらを深く理解するために、それぞれの特徴と違いを説明しましょう。

1. 探索的データ分析（EDA）

EDАは、データセットの特徴や構造を発見するためのアプローチです。

主な特徴:

• データの傾向、パターン、異常値を見つけることが目的
• 仮説を生成する段階で使用される
• 柔軟で創造的なアプローチ
• 視覚化ツールを多用する（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など）
• 予想外の発見を歓迎する

例えば、ある会社の売上データをEDAで分析する場合:

• 月ごとの売上推移をグラフ化
• 製品カテゴリー別の売上分布を確認
• 地域別の売上比較
• 異常値や季節性の検出

2. 確証的データ分析（CDA）

CDAは、事前に設定された仮説を検証するためのアプローチです。

主な特徴:

• 特定の仮説や予測を検証することが目的
• 統計的手法を用いて仮説を検定する
• より厳密で構造化されたアプローチ
• p値や信頼区間などの統計指標を重視する
• 結果の一般化可能性を重視する

例えば、新しいマーケティング戦略の効果をCDAで分析する場合:

• 仮説: 「新戦略は従来の戦略より売上を10%増加させる」
• t検定やANOVAなどの統計的手法を用いて仮説を検証
• 結果の統計的有意性を評価
• 効果量を計算し、実用的な意味を考察

3. EDAとCDAの関係:

これら2つのアプローチは相互補完的な関係にあります：

• EDAはデータの探索段階で使用され、潜在的な関係性や仮説を生成します。
• CDAはEDAで生成された仮説を厳密に検証します。
• 多くの場合、分析プロセスはEDA → CDA → EDA → CDA...と繰り返されます。

4. 比喩でイメージする:

EDАとCDAの関係を探検家と科学者に例えると：

• EDA（探検家）: 未知の土地を自由に探索し、興味深い場所や現象を見つけ出す。
• CDA（科学者）: 探検家の報告を元に、特定の場所や現象について厳密な調査を行い、その性質を明らかにする。

両者が協力することで、新しい発見と確実な知識の蓄積が可能になります。