探索的データ解析をDataikuを使ってノンプログラミングでする方法（その２）

## 1. はじめに
解析データを受け取った時に、さっと解析してデータの特徴を掴めると便利だと思いませんか？
このデータ解析する最初に行う解析を探索的データ解析と言います。

※[探索的データ解析（Explanatory Data Analysis）とは](https://www.codexa.net/basic-exploratory-data-analysis-with-python/#:~:text=%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E7%9A%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%80%81%E8%8B%B1%E8%AA%9E,%E3%81%AE%E6%9C%80%E5%88%9D%E3%81%AE%E4%B8%80%E6%AD%A9%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82)

Dataikuを使うと、この探索的データ解析をプログラミングレスで行うことができます。

## 2. ノンプログラミングでできること
Dataiku DSS（<font color="Red">バージョン7.0以上</font>）では、データセットのStatisticsタブから次のような探索的データ解析が行えます。

- 単変量解析
- 二変量解析
- 曲線へのフィッティング度合の確認
- 相関行列の作成
- 主成分分析
- 仮説検定

今回は、[前回](https://qiita.com/ningendamono/items/c5ea5f0deb0b4cd1bff6)に引き続き、Dataikuを使って2項目に対する解析である二変量解析をしてみたいと思います。


## 3. 二変量解析
前回と同様、Dataiku DSSで用意されているチュートリアルのプロジェクトをインポートして使います（[インポート方法はこちら](https://qiita.com/ningendamono/items/c5ea5f0deb0b4cd1bff6#3-dataiku%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%82%AF%E3%83%88%E3%81%AE%E4%BD%9C%E6%88%90)）。

それでは、winequalityデータセットをダブルクリックしてください。

![1-0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/c831f577-6495-0aa7-5802-524468ff04b9.png)

type（ワインの種類）、qualityは質的変数、それ以外の項目は量的変数です。

![1-0-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/78df4b61-39e7-2811-f659-b7bd61dac0ee.png)

fixed acidity～alcoholのストレージタイプは、stringからdoubleへあらかじめ変更されています（下図（a））。

![1.3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/1ca6f9f5-1721-eea6-5caa-fc736981e35a.png)

それでは、二変量解析をしてみましょう。まず、Statisticsタブを選択します。

![1.4.7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/7995f62e-8df9-99e8-360b-6eb1db50cca7.png)

そして、Statistics画面で、「+ NEW CARD」を選択し、Bivariate analysis（二変量解析）を選択します。

![1-1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/a06c9d7b-ea01-e64f-1703-f3f8419afc5f.png)

例えばワインの種類によって、ある変数（密度、アルコール）の値の出方に違いがあるか知りたいとします。

この場合、密度とアルコールを選択し、「0 selected factor(s)」右側の「＋」を選択します。

![1-2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/da9128b9-04c3-1910-43c7-013c036bc584.png)

次に、タイプを選択し、「Response」右側の「＋」を選択します。

![1-3.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/6f123956-1a82-b1d5-9217-139eefce6b57.png)

すると、Optionsは変数の型の組み合わせに基づいて、適切な図表が選択されます。それでは、「CREATE CARD」をクリックしてください。

![1-4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/b0ea0d1c-9d4d-32a4-fd46-2cf3beb476b1.png)

密度とアルコール（factorに設定した項目）ごとにタイプ（Responseに設定した項目）との二変量解析結果が表示されます。これら結果から、例えば、密度の箱ひげ図（Box Plot）から、種類が赤のワインの方が、白のワインよりも高い値になりやすいことが見て取れます。

![1-5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/7be04fc2-238c-01b4-b498-05bb7ee79be2.png)


見落としやすいですが、各図表（ヒストグラムや度数分布表など）の左上に、表示する内容を切り替えるためのメニューがあります（下図の赤枠部分）。

![1-6.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/1a2f4440-8402-8846-ee61-dee3253fa8a5.png)

例えば、ヒストグラムのメニューをクリックすると次のような画面が表示されます。

![1-7.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/c1374a45-e2e7-a8c4-de01-b97dd342878b.png)

密度の分布をより細かく見たい場合は、densityの「Max nb. of bins:」の値を5より大きい値に変更します（上図では100に変更）。さらに全ての項目（アルコール）にその設定を反映させる時は「Propagate settings to all numerical columns」にチェックを入れて、「APPLY」をクリックします。

すると、設定した内容でヒストグラムが再描画されます。

![1-8.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/531352/28ecfc87-358c-a7e2-7680-dc5cbbb07454.png)


## 4. おわりに
今回紹介した以外に、Dataikuでは次のような解析もできます。
- 単変量解析（[前回の内容]((https://qiita.com/ningendamono/items/c5ea5f0deb0b4cd1bff6))）
- 二変量変量解析（今回紹介した内容）
- 曲線へのフィッティング度合の確認
- 相関行列の作成
- 主成分分析
- 仮説検定

興味を持たれた方は、[ここ](https://academy.dataiku.com/interactive-visual-statistics-1)を参照ください。
今回紹介した内容は、上記サイトの*Univariate and Bivariate Analysisの章*を参考に作成しています。
また、各解析で具体的に何ができるかについては[ここ](https://doc.dataiku.com/dss/latest/statistics/index.html)が参考になります。