データ分析

データ分析とは、生のデータを分析してその情報に関する結論を導き出す科学です。有用な情報の発見、結論の通知、意思決定のサポートを目的として、データの検査、クリーニング、変換、モデリングを行います。人工知能（AI）と機械学習（ML）の分野では、データ分析は高性能なモデルを構築、トレーニング、評価することを可能にする基礎的なステップです。アナリストはデータセット内のパターン、相関関係、異常を明らかにすることで、モデルの開発を導き、その有効性を保証するために不可欠な洞察を提供します。

プロセスは通常、生のデータを実行可能な洞察に変換するライフサイクルに従います。これには、欠損値と不整合を処理するためのデータ前処理、主要な特性を理解するための探索的データ分析、および仮説をテストするための統計的手法の適用が含まれます。分析から得られた洞察は、特徴量エンジニアリング、適切なモデルアーキテクチャの選択、およびハイパーパラメータ調整の実行などのタスクに不可欠です。データ分析には通常4つのタイプがあり、それぞれが過去から未来を見るまで、異なるレベルの洞察を提供します。これらには、記述的、診断的、予測的、および処方的分析が含まれます。これについては、ハーバードビジネススクールオンラインなどのリソースで説明されています。

現実世界のAI/MLアプリケーション

データ分析は、数多くのAIアプリケーションの進歩を推進する上で不可欠です。

1. 医用画像解析: AIモデルが医療スキャンで異常を検出する前に、データ分析が広範囲に使用されます。生の画像は、前処理（正規化、サイズ変更）され、クリーニングされます。探索的分析は、脳腫瘍データセットのようなデータセット内の画像品質または患者の人口統計の変動を理解するのに役立ちます。分析は、関連する特徴を特定し、専門家のアノテーションに対する診断モデルのパフォーマンス（精度、感度、特異度）を評価し、臨床使用のための改善を導きます。NIH Biomedical Data Science initiativeのようなリソースは、その重要性を強調しています。YOLOモデルが医用画像における腫瘍検出にどのように使用できるかをご覧ください。
2. AI主導の小売在庫管理: 小売業者は、データ分析を使用して在庫レベルを最適化し、廃棄物を削減します。これには、過去の販売データの分析、季節的な傾向の特定、および予測モデリングのための顧客の購買パターンの理解が含まれます。さらに、分析された視覚データを使用してトレーニングされたモデルを搭載したコンピュータビジョン（CV）システムは、棚の在庫をリアルタイムで監視できます。データ分析は、検出精度を分析し、在庫データを販売結果にリンクすることにより、これらのシステムの有効性を評価し、よりスマートな補充戦略を可能にします。業界ソリューションについては、小売向けのGoogle Cloud AIをご覧ください。Ultralyticsは、AIによる小売効率の達成に関する洞察を提供します。

関連用語との区別

• データ可視化: データ可視化とは、情報とデータをグラフィカルに表現することです。これは、グラフ、チャート、およびマップを通じて調査結果を伝達したり、データを探索するために使用されるデータ分析のコンポーネントです。アナリティクスはデータ検査のプロセス全体を包含しますが、可視化は結果を理解しやすくするために使用される特定のツールです。Tableauのようなツールは、説得力のある可視化を作成するために人気があります。
• データマイニング: これは、データ分析のより広範な分野で使用される特定の技術です。データマイニングは、多くの場合、高度なアルゴリズムを使用して、大規模なデータセット内の以前に未知のパターンと傾向を発見することに焦点を当てています。Oracleが説明しているように、アナリティクスは、これらの発見されたパターンを使用して、情報に基づいた意思決定を行い、仮説を検証します。
• 機械学習: MLはAIのサブセットであり、データから学習するシステムの構築に焦点を当てています。データ分析は、データの準備、特徴量の特定、平均適合率（mAP）などの指標を用いたモデル出力の評価によって、MLライフサイクルにフィードされることがよくあります。分析は人間が解釈するための洞察を提供する一方、MLはその洞察を利用して、モデルが自律的な予測を行えるようにします。

データ分析は、ヘルスケアから農業、製造業まで、多様な分野にわたって効果的なAIおよびMLシステムを構築、改良、検証するために必要な重要な洞察を提供します。Ultralytics HUBのようなプラットフォームを利用することで、データ分析からモデルのデプロイまでのプロセスを効率化できます。