データ分析とは何らかの目的を持って表現された文字や符号、数値などを収集し、分類、整理、成型、取捨選択したうえで解釈して、価値のある意味を見出すことといえるでしょう。

データ分析は、何らかの目的を持って行なわれます。従って、分析を始めるにあたっては、出てきた結果が目的的なものであるかどうかの正しい判断が求められます。そのために以下の3つを理解しておく必要があります。

(1)分析しようとする問題そのものについての理解
(2)分析手法についての理解
(3)分析結果に対する判断力

分析しようとする問題そのものについての理解

分析者は、なぜ分析をするかという理由やその問題点について、正しい現状認識をしていなくては意味がありません。数学者や統計学者なら、データさえあれば何らかの手法や複雑な処理計算によって、それなりの結果を導くことができるでしょう。しかし、そもそもそのデータの意味やその背景にある状況などがわかっていなければ、分析方針を出すことができません。データをどのように取得し、データの前処理はどうするか、どのような分析をすればよいかなどの試行錯誤をしなくては、決して有益な結果を得ることはできません。企業の課題は、いかなる優秀な外部の分析者より、その企業の担当者が最もよく知っているということを忘れてはなりませんし、逆にいえば外部の分析者は、まずはその企業の課題整理をすることから始めるべきであり、コンサルタント的な立場でデータ分析に臨むべきだと思います。

分析手法についての理解

分析手法については、分析者なら当然のことながら熟知している必要があります。統計ソフトやデータマイニングのソフトを用いれば、どんなデータを入れてもそれなりの結果がクリックするだけで出ます。しかし、正しく分析手法を理解していないと、明らかに間違ったデータ処理をしていたり、相応しくない手法で分析をしたりしていても、その誤りに気づきません。後で述べるはずれ値や異常値の処理や、アンケートデータとログデータによる分析条件の違いなど、一切考慮しなくてもあたかもそれらしい結果が出てしまうために、重大な間違いに気づかないことがあるので注意が必要です。

分析結果に対する判断力

そもそも結果が出たときに、どのようなアクションを起こすかを想定しておく必要があります。概ね予想通りの結果が出る場合と、予想外の結果が出る場合があるわけですが、予想通りであればアクションを大きく変更する必要はありません。しかし、予想外の結果が出た場合は、それに対してどのようなアクションを取るべきかの判断が非常に重要になります。データの取得方法や処理方法が間違っていたのかもしれないし、分析手法が間違っていたのかもしれない。データも方法も間違っていないとすれば、そもそもの仮説が間違っていたということになり、そこでは方向転換を余儀なくされることもあるでしょう。想定外の結果が出たときこそ、柔軟に頭を働かせて様々な可能性を考えるべきだと思います。

以上、　AIで有名なＡLBERT社のサイトから引用して見ました。

ロトやナンバーズでも当選につなげる為には、ある程度はいろんなデータを調べる必要が

あると思います。考え方は上と同じようなことだと思います。

たとえば、一度に全当選数字の分析をしたら平均化されていて分からなくなるとか？

その場合は適度な間隔を決めて当選の推移を見るとかが必要でしょうか？

間隔の決め方も試行錯誤するかも知れません。

それで、データの流れがある程度分かれば次の狙いも決まる様な気がします。

そして、さらにどんな分析をしたら良いのか、分析結果からの判断をどのように考えたなら良いか？　私は今後考えて行きたいですね。

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