データ解析
解析(アナリティクス、analytics)とは「意思決定や行動を推進するために、データ、統計的および定量的分析、説明的および予測的モデル、事実に基づくマネジメントを広範に活用すること」である。これはビジネスインテリジェンスのサブセットであり、データを使用してビジネス業績を理解および分析し、意思決定を促進する一連の技術とプロセスである 。
解析結果がどの程度一般化できるかについて、何らかの指標を持つことは重要である。これを確認するのは難しいことが多いが、結果の安定性を見ることは可能である。結果が信頼できるか?再現性はあるか?、これを確かめるには、主に2つの方法がある。
交差検証(クロスバリデーション): データを複数の部分に分割することで、そのデータの一部に基づく分析(適合モデルなど)が、データの別の部分にも一般化するかどうかを確認することができる。ただし、データ内に相関がある場合(たとえば、パネルデータ)、交差検証は一般に不適である。そのため、他の検証方法が必要になることもある。このトピックの詳細については、統計的モデル検査(英語版)を参照のこと。
感度分析(英語版): グローバルパラメータを(系統的に)変化させたときの系またはモデルの挙動を調べる手法。その方法の1つはブートストラップ法である。
データ利用者は、上述の一般的なメッセージングとは対照的に、データセット内で特定のデータポイントに関心を抱くことがある。このような利用者による低水準な分析活動を次の表に示す。この分類法はまた、値の取得、データポイントの発見、データポイントの配置という3つの活動の柱によって整理することができる。