データ分析– tax –

データ分析技術とは、構造化・非構造化データから統計的手法や機械学習を用いてパターン・相関・傾向・異常を抽出するための技術分野です。記述統計・推測統計・回帰分析・クラスタリング・時系列分析・異常検知・因果推論など多様な技法を組み合わせ、ビジネス現場で扱える形にまとめ上げる工程全般を含みます。

技術的な柱として、RDB・データウェアハウス・データレイク上での大規模処理、Pythonの科学計算ライブラリ（pandas・scikit-learn）やR、SQLベースのBIツール、自動機械学習（AutoML）による特徴量エンジニアリングとモデル選定の自動化、LLMを活用した自然言語でのデータ問い合わせ（Text-to-SQL）などが挙げられます。

国内外ではTableau・Power BI・Looker・Domoといった汎用BI、DataRobot・dotData・H2O.aiなどのAutoML基盤、Snowflake Cortex AI・Databricks・Google BigQueryといった統合分析プラットフォームが広く活用されています。データサイエンティストの知見をコードとして共有・再現するMLOpsの広がりも、データ分析技術の実用化を加速させています。