データサイエンスでよく使われる専門用語まとめ



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## **1. EDA（探索的データ分析）関連**
- **Summary Statistics（要約統計量）**
  - 平均（Mean）、中央値（Median）、最頻値（Mode）
  - 分散（Variance）、標準偏差（Standard Deviation）
  - 四分位範囲（Interquartile Range, IQR）
- **Data Distribution（データ分布）**
  - ヒストグラム（Histogram）
  - カーネル密度推定（Kernel Density Estimation, KDE）
  - 正規分布（Normal Distribution）
  - 歪度（Skewness）、尖度（Kurtosis）
- **Missing Data（欠損値）**
  - 欠損率（Missing Rate）
  - リストワイズ削除（Listwise Deletion）
  - 多重代入法（Multiple Imputation）
- **Outliers（外れ値）**
  - ボックスプロット（Box Plot）
  - Zスコア（Z-score）
  - IQRルール（IQR Rule）
- **Feature Engineering（特徴量エンジニアリング）**
  - ダミー変数（Dummy Variable）
  - 標準化（Standardization）、正規化（Normalization）
  - One-hot encoding（ワンホットエンコーディング）
  - ラベルエンコーディング（Label Encoding）

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## **2. データ前処理関連**
- **Data Cleaning（データクリーニング）**
  - ノイズ除去（Noise Reduction）
  - データスムージング（Data Smoothing）
  - 欠損値補完（Imputation）
- **Data Transformation（データ変換）**
  - 正規化（Min-Max Scaling）
  - 標準化（Z-score Normalization）
  - 対数変換（Log Transformation）
- **Feature Selection（特徴量選択）**
  - 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
  - 相関分析（Correlation Analysis）
  - Variance Threshold（分散しきい値）
- **次元削減（Dimensionality Reduction）**
  - t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
  - UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）

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## **3. 統計解析関連**
- **Descriptive Statistics（記述統計）**
  - 母集団（Population）、標本（Sample）
  - パーセンタイル（Percentile）
- **Inferential Statistics（推測統計）**
  - 仮説検定（Hypothesis Testing）
  - p値（p-value）
  - t検定（t-test）
  - カイ二乗検定（Chi-square test）
  - F検定（F-test）
- **Correlation & Causation（相関と因果関係）**
  - ピアソン相関係数（Pearson Correlation Coefficient）
  - スピアマンの順位相関（Spearman’s Rank Correlation）
  - グレンジャー因果（Granger Causality）
- **ベイズ統計（Bayesian Statistics）**
  - ベイズ推定（Bayesian Estimation）
  - 事前分布（Prior Distribution）
  - 事後分布（Posterior Distribution）

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## **4. 機械学習・モデリング関連**
- **Supervised Learning（教師あり学習）**
  - 回帰（Regression）
  - 分類（Classification）
  - 過学習（Overfitting）、過少学習（Underfitting）
- **Unsupervised Learning（教師なし学習）**
  - クラスタリング（Clustering）
  - 主成分分析（PCA）
  - t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
- **Semi-Supervised Learning（半教師あり学習）**
  - ラベリングなしデータ（Unlabeled Data）
- **Evaluation Metrics（評価指標）**
  - 精度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）
  - F1スコア（F1-score）
  - ROC曲線（Receiver Operating Characteristic, ROC）
  - AUC（Area Under Curve）
  - 交差検証（Cross Validation）
  - RMSE（Root Mean Squared Error）

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## **5. データ可視化関連**
- **Matplotlib**
- **Seaborn**
- **Plotly**
- **散布図（Scatter Plot）**
- **折れ線グラフ（Line Chart）**
- **棒グラフ（Bar Chart）**
- **ヒートマップ（Heatmap）**
- **パレート図（Pareto Chart）**
- **ウォーターフォールチャート（Waterfall Chart）**

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## **6. データベース・ビッグデータ関連**
- **SQL**
  - SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING
- **データウェアハウス（Data Warehouse）**
- **データレイク（Data Lake）**
- **ETL（Extract, Transform, Load）**
- **OLAP（Online Analytical Processing）**
- **分散処理（Distributed Processing）**
  - Hadoop
  - Spark
- **NoSQL**
  - MongoDB
  - Cassandra
- **データパイプライン（Data Pipeline）**
  - Apache Airflow

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## **7. 深層学習（Deep Learning）関連**
- **ニューラルネットワーク（Neural Network）**
  - 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
  - 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
  - 長短期記憶（LSTM）
  - Transformer
- **勾配降下法（Gradient Descent）**
  - 確率的勾配降下法（SGD）
  - Adamオプティマイザー
- **誤差逆伝播法（Backpropagation）**
- **活性化関数（Activation Function）**
  - ReLU（Rectified Linear Unit）
  - Sigmoid
  - Softmax
- **転移学習（Transfer Learning）**
- **自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）**

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## **8. AIの最新技術**
- **大規模言語モデル（LLM）**
- **生成AI（Generative AI）**
- **強化学習（Reinforcement Learning, RL）**
- **エージェントベースAI**
- **マルチモーダルAI**

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データサイエンスやAIに関する専門用語を幅広く網羅しました。他にも特定の分野（例：金融データ分析、医療AI、時系列分析）に関する専門用語が必要なら、追加できます！