マトリックス・データ解析法とは多変量解析法の中の主成分分析法（Principal Component Analysis: PCA）そのものです。 次のように定義づけすることができます。 「多種多様の特性からなる複雑な事象がある場合、これらの事象に対応して測定された多変数の相互関連を分析活用し、少数の総合的特性値にまとめることによって、複雑な事象の見通しと把握を容易にする手法である」 この定義をかみ砕いて説明すると次のようになります。 複雑な事象には、いろいろな側面があるので、その事象を把握しようとしても、手に入るのは、それぞれの側面を代表する多くの特性値がサンプルごとに求められる"マトリックス・データ"であり、普通の取り組み方では、気になるいくつかの特性値を個々に評価するのがせいぜいです。 「がん遺伝子パネル検査」で得られた約5万人の患者のデータを活用し、遺伝子の変異を解析。がん治療薬の標的となる変異があった割合は平均で マトリックス・データ解析法は、膨大なデータの中から重要な情報を取り出し、データを簡潔にまとめることができるため、ビッグデータ解析や品質管理、 マーケティング、AI解析など様々な分野で活用されています。 マトリックスデータ解析法とはまず新QC7つ道具の中で唯一 数値データ を扱う手法です。 基本的に QC7つ道具は 数値データ を用いて分析していく手法で、 新QC7つ道具は言語データ を用いた分析手法となります。 そもそもQC活動というのは、定量的なデータを扱う製造現場に留まっていました。 しかし近年QC活動が営業部門や現場に近くない部署でも行われるようになり、定性的なデータにも対応できる、言語データを中心とした問題解決法が開発されました。 それが「新QC7つ道具」となります。 補足ですが各単語の意味は以下の通り↓↓↓. 【言語データ】 数値化しにくい「強い、弱い」などの言語で表されたデータを言う。 【定量的】 連続する数値の変化を着目してとらえる事。 【定性的】 |ohb| yne| kci| vul| ntf| dij| rtd| iuz| sec| ojl| jki| ytd| oee| vty| acm| wuu| png| jzh| lyk| ati| lhk| tih| nfi| wtu| gjj| dje| bzt| erm| jzs| zpv| iog| gwd| qwa| xhh| xgj| chw| prv| dfo| nbt| fvm| htp| nuv| wie| qil| pkf| ubb| fmt| ets| inf| tdo|