📏ベクトルと多変量

あたり総研

OLAP（Online Analytical Processing）やデータキューブは、主に多変量データ分析のツールとして使用されます。これらの概念を「多変量」と「ベクトル」という観点から見てみましょう。

  1. 多変量（Multivariate）:

    • OLAPやデータキューブは、複数の次元（変数）を持つデータを分析するために設計されています。例えば、時間、地域、製品カテゴリなど、複数の属性に沿ってデータを分析できます。

    • この多変量アプローチにより、データの異なる側面を探索し、相関関係やパターンを発見することができます。

  2. ベクトル:

    • データキューブ内の各データポイントは、特定の次元の組み合わせに対応する値を持っています。これらのデータポイントは、ベクトルとして表現することも可能ですが、OLAPやデータキューブの文脈では通常「多変量データ」として扱われます。

    • ベクトルは、通常、数学や機械学習の文脈で、方向や大きさを持つ量として使用されます。

要するに、OLAPやデータキューブは、その本質において多変量データ分析ツールです。データを多次元の視点から分析し、複雑なデータセット内の関係やパターンを理解するのに適しています。ベクトルの概念は、データポイントの具体的な数学的表現に適用されることはあっても、OLAPやデータキューブの主な焦点ではありません。それらは、データの多面的な分析と洞察を提供するために設計された、多変量のデータ分析フレームワークとして理解されるべきです。


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