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データ分析と可視化の違いを徹底解説！理解するためのポイントはココだ！

データ分析と可視化は、情報処理の重要なプロセスです。それぞれの役割や特徴を理解することで、データをより効果的に活用できるようになります。今回は、中学生でもわかるようにこの二つの違いを説明します。

データ分析とは？

まず、データ分析とは、集めたデータを整理し、そこから意味のある情報や規則性を見つけ出す作業のことです。たとえば、学校のテスト結果を分析すると、どの教科が得意でどの教科が苦手なのかを知ることができます。データ分析にはさまざまな方法があり、集計や統計的手法を用いて行います。

可視化とは？

次に、可視化についてです。可視化とは、データや情報をグラフや図にすることです。たとえば、テストの得点を棒グラフにすると、どの教科が得意かが一目でわかります。可視化によって、データの特徴や傾向が視覚的に理解しやすくなります。

データ分析と可視化の違い

項目	データ分析	可視化
目的	データから情報を引き出す	情報をわかりやすく表示する
手法	統計や計算	グラフや図表
使用例	テストの得点分析	得点の棒グラフ作成

まとめ

データ分析と可視化は、それぞれ異なる役割を持っています。データ分析は情報を引き出し、可視化はその情報を見やすくすることが目的です。この二つをうまく組み合わせることで、データをより効果的に活用できます。

ピックアップ解説

データ分析の中でも、特に「予測分析」という手法があります

これは過去のデータをもとに将来を予測することを目的とした分析方法です

たとえば、気象予報は過去の天気データを分析して、これからの天気を予測します

そうすることで、私たちは傘を持って行くべきかどうかを考えることができます

予測分析はビジネスでもよく利用されていて、商品の売れ行きや需要を事前に予測することで、計画的に在庫を管理するために使われているんですよ

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