データ分析

データ分析とは、生データを分析してその情報について結論を出す科学である。有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援するために、データの検査、クリーニング、変換、モデリングを行う。人工知能（AI）と機械学習（ML）の分野では、データ分析は、高性能モデルの構築、訓練、評価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、その有効性を確保するために必要な重要な洞察を提供します。

このプロセスは通常、生データを実用的な洞察に変換するライフサイクルに従う。これには、欠損値や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、仮説を検証するための統計手法の適用などが含まれます。アナリティクスから得られる洞察は、フィーチャーエンジニアリング、適切なモデルアーキテクチャの選択、ハイパーパラメータのチューニングなどのタスクに不可欠です。データアナリティクスには一般的に4つのタイプがあり、それぞれ後ろ向きから前向きまで、異なるレベルの洞察を提供します。ハーバード・ビジネス・スクール・オンライン（Harvard Business School Online）などのリソースで説明されているように、これらには記述的アナリティクス、診断的アナリティクス、予測的アナリティクス、処方的アナリティクスが含まれます。

実際の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促進する上で重要な役割を担っている：

1. 医療画像分析：AIモデルが医療用スキャンの異常を検出する前に、データ分析が広範囲に使用される。生画像は前処理（正規化、サイズ変更）され、クリーニングされる。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質のばらつきや患者の属性を理解するのに役立ちます。分析により、関連する特徴を特定し、診断モデルの性能（精度、感度、特異度）を専門家のアノテーションに照らして評価し、臨床使用のための改善を導く。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モデルが医用画像診断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：小売企業はデータ分析を用いて在庫レベルを最適化し、無駄を省く。これには、過去の販売データの分析、季節トレンドの特定、予測モデリングのための顧客の購買パターンの理解などが含まれる。さらに、分析された視覚データを使って学習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、リアルタイムで棚の在庫を監視することができます。データ分析では、検出精度を分析し、在庫データを販売結果にリンクさせることで、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。業界のソリューションについては、Google Cloud AI for Retail をご覧ください。Ultralytics は、AI を活用した小売業の効率化に関する洞察を提供します。

関連用語との区別

• データの可視化データの可視化とは、情報やデータをグラフィカルに表現することである。データ分析の一要素であり、チャート、グラフ、マップを通じて調査結果を伝えたり、データを探索したりするために使用される。アナリティクスがデータ調査のプロセス全体を包含するのに対し、ビジュアライゼーション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、説得力のあるビジュアライゼーション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、データ分析という広い分野で使用される特定の技術である。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からこれまで知られていなかったパターンや傾向を発見することに重点を置いています。オラクルの説明によると、アナリティクスでは、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や仮説の検証を行います。
• 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重点を置いている。データ分析では、データを準備し、特徴を特定し、平均平均精度（mAP）のようなメトリクスでモデルの出力を評価することで、MLのライフサイクルに組み込むことが多い。アナリティクスが人間が解釈するための洞察を提供するのに対して、MLはこれらの洞察を用いてモデルが自律的な予測を行えるようにする。

データ分析は、ヘルスケアから 農業、製造業まで、多様な領域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活用することで、データ分析からモデル展開までのプロセスを効率化することができます。