分類と集計: 違いと比較

分類には、共通の特性に基づいてデータをカテゴリにグループ化することが含まれますが、表作成にはデータを表またはグラフに整理して、構造化されたわかりやすい形式で表示します。

主要な取り組み

1. 分類とは、データをその特性または属性に基づいてグループに分類することです。
2. 集計とは、データを表またはグラフに整理して表示することです。
3. 分類はデータ分析の方法であり、集計はデータ表示の方法です。

分類と集計

「分類」とは、データをさまざまなカテゴリーに分類することであり、「集計」とは、データを表形式にまとめることです。 データ収集後に分類を行い、分類後に集計を行います。

データ収集のプロセスが完了したら、それを調べる必要があります。 この段階では、データは未加工であり、分析の準備ができるようにするには、編集プロセスを実行する必要があります。

編集後は、データを慎重にコーディングする必要があります。 データをコード化した後は、データを分類して表にまとめる必要があり、行と列で構成される表で表します。

一般の人にとって、分類と集計は似ているように思えるかもしれませんが、それらは異なります。 分類はデータをグループに配置することを意味しますが、表はデータを行と列で表現します。

比較表

特徴	Classification	作表
定義	共通の特性に基づいてデータをカテゴリにグループ化するプロセス。	機密データを構造化され、整理された表形式で表示するプロセス。
目的	データを整理および分析し、パターンを特定し、理解を容易にするため。	データを明確、簡潔、そして理解しやすい方法で提示すること。
方法	データは、年齢、性別、収入、場所などの特定の基準に基づいてグループ化されます。	データは行と列に編成され、カテゴリが見出しと小見出しにリストされ、データ値が対応するセルに配置されます。
出力	カテゴリのリストと各カテゴリに属する​​アイテムの数。	分類されたデータを表示する行と列を含むテーブル。
福利厚生	グループ間の類似点と相違点の識別を可能にし、データ分析を簡素化し、結論を導き出すのに役立ちます。	データをより理解しやすく視覚的に魅力的なものにし、データの比較を容易にし、情報の要約を支援します。
制限事項	カテゴリ内の微妙な違いが見落とされる可能性があり、選択した基準によっては主観的になる可能性があり、変数間の複雑な関係が明らかにならない場合があります。	大規模なデータセットの場合は扱いにくく、複雑なデータ分析には適さない可能性があり、根底にあるパターンが明らかにならない可能性があります。
例	顧客を年齢層で分類し、製品をカテゴリーで分類し、従業員を役職で分類します。	科目ごとの生徒の成績表の作成、地域ごとの製品売上の表の作成、選挙区ごとの投票結果の表の作成。

分類とは

Classification のプロセスです 共通の特性に基づいてデータをグループに整理する。 統計、機械学習、日常生活など、さまざまな分野における基本的なデータ分析手法です。

分類の重要な要素は次のとおりです。

• 日付： 分析する情報の集合体。
• 特性： データを分類するために使用されるデータの属性または特徴。
• 基準： アイテムのカテゴリを決定するために使用される特定のルールまたはガイドライン。
• カテゴリー： データが編成される個別のグループ。
• 分類方法: 分類を実行するために使用される特定のアルゴリズムまたは手法。

一般的な分類方法をいくつか示します。

• ルールベースの分類: 事前定義されたルールのセットを使用して、データをカテゴリに割り当てます。
• デシジョンツリー： 特定の特徴に基づいて質問をすることでデータを分類します。
• K 最近傍 (KNN): 他のデータ ポイントの特徴との特徴の類似性に基づいてデータを分類します。
• ナイーブベイズ： 観察された特徴を考慮して、さまざまなカテゴリの確率に基づいてデータを分類します。
• サポート ベクター マシン (SVM): さまざまなカテゴリを分離する最適な超平面を見つけてデータを分類します。

分類の利点:

• パターンと傾向を特定します。 分類しないとわかりにくいデータのパターンや傾向を特定するのに役立ちます。
• データ分析を簡素化します。 データをより小さく、より管理しやすいカテゴリに分類することで、データ分析を簡素化します。
• 予測を行います： 既存のデータ ポイントとの類似性に基づいて、新しいデータ ポイントについての予測を行うために使用できます。
• 意思決定のサポート: データに関する洞察を提供し、グループ間の主な違いを強調することで、意思決定に情報を提供します。

分類の制限:

• 主観： 分類基準の選択は主観的なものとなり、結果に影響を与える可能性があります。
• 過剰適合： 分類モデルはトレーニング データを過剰適合する可能性があり、目に見えないデータのパフォーマンスが低下する可能性があります。
• データ品質に依存します: 分類の有効性は、データの品質と完全性に依存します。
• カテゴリデータに限定: 特定の分類方法はカテゴリ データに限定されており、連続データには適していない場合があります。

日常生活における分類の例:

• 電子メールをスパムかスパムではないかに分類します。
• 顧客を年齢、性別、収入ごとにグループ化します。
• 画像を犬または猫として分類します。
• ローン申請者が債務不履行に陥る可能性があるかどうかを予測します。
• 不正取引の特定。

タビュレーションとは

作表 のプロセスです 機密データを構造化され、整理された表形式で表示する。 これには、データを行と列に配置し、見出しと小見出しにカテゴリをリストし、対応するセルにデータ値を配置することが含まれます。

集計の主な機能は次のとおりです。

• 機密データ: データは、共通の特性に基づいてカテゴリに分類する必要があります。
• テーブル形式: データは行と列で編成されており、識別と比較が容易です。
• 見出しと小見出し: 見出しと小見出しは、表内のカテゴリとデータ タイプを識別します。
• データ値: 実際のデータ値は、テーブル内の対応するセルに配置されます。
• 追加要素： タイトル、フッター、注釈を追加して、コンテキストと説明を提供できます。

集計の利点:

• 明確かつ簡潔なプレゼンテーション: データをより理解しやすく視覚的に魅力的なものにし、理解と解釈を容易にします。
• 簡単なデータ比較: さまざまなカテゴリおよびサブカテゴリにわたるデータ ポイントの比較が可能になります。
• 情報の要約: 大量のデータをコンパクトで整理された形式に要約するのに役立ちます。
• トレンドの視覚化: データ内の傾向やパターンを視覚化するために使用できます。
• アクセシビリティの向上： 他のユーザーとのデータの共有や共同作業が容易になります。

集計の制限:

• 大規模なデータセットの複雑さ: 大規模なデータセットでは表作成が煩雑になる可能性があり、効果的なプレゼンテーションを行うには追加のテクニックが必要になります。
• 複雑な関係についての限られた洞察: 表作成ではデータを効果的に要約できますが、変数間の基礎的な関係が明らかにならない場合があります。
• 誤解の可能性: 不適切な表の書式設定や不明確な見出しは、データの誤解につながる可能性があります。

日常生活での集計例：

• クラス内の生徒の成績表を作成します。
• さまざまな製品または地域の売上高を表示します。
• さまざまな選挙区の投票結果を比較します。
• 予算編成と分析のために財務データを整理します。
• 予定と期限を設定したスケジュールを作成します。

間の主な違い 分類と集計

1. 自然:
   • 分類： 分類には、共通の特性または基準に基づいてデータを個別のグループまたはクラスに分類し、クラスまたはカテゴリを作成することが含まれます。
   • 集計: 集計には、データの配置と表示に重点を置き、データを表、グラフ、または概要形式に編成して体系的に表示することが含まれます。
2. プロセス:
   • 分類： 分類とは、データを意味のあるカテゴリまたはクラスに並べ替えてグループ化し、複雑なデータを単純化して整理することです。
   • 集計: 表作成は、行と列を使用してデータを明確かつ簡潔に表示する、構造化された形式でデータを要約および配置するプロセスです。
3. 出力:
   • 分類： 分類の結果は、データをより良く整理して理解するのに役立つ明確なカテゴリーまたはクラスの作成です。
   • 集計: 表作成の出力は、データを表、チャート、またはグラフで表現することにより、分析と解釈が容易になります。
4. 目的 :
   • 分類： 分類の目的は、類似のデータ要素を組み合わせて、分析、比較、意思決定を容易にすることです。
   • 集計: 表作成の目的は、データを構造化および整理された形式で提示し、データの解釈を強化する視覚的な概要を提供することです。
5. カテゴリの使用:
   • 分類： 分類には、特定の基準または属性に基づいてデータ要素が割り当てられるカテゴリまたはクラスの定義と作成が含まれます。
   • 集計: 表作成では、これらの事前定義されたカテゴリまたはクラスを利用して、データを体系的に整理し、効果的に表示します。
6. 柔軟性:
   • 分類： 分類は、カテゴリを定義し、変化するデータ要件に適応する際に、より柔軟に行うことができます。
   • 集計: 表作成はより構造化されており、事前定義された形式に従う場合があるため、レイアウトや表示の柔軟性が低くなります。
7. 分析とプレゼンテーション:
   • 分類： 分類は主に、類似したデータをグループ化して有意義な比較と洞察を得ることでデータ分析を支援します。
   • 集計: 集計では、データを整理して理解しやすい形式で提示し、コミュニケーションを促進することに主に重点を置いています。

参考文献

1. https://homework1.com/statistics-homework-help/types-of-classification/
2. https://www.emathzone.com/tutorials/basic-statistics/tabulation-of-data.html
3. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2329462/pdf/pubhealthpap00029-0488.pdf

最終更新日 : 11 年 2023 月 XNUMX 日