用語と説明
ABC分析（ABC Analysis）
読み方:
画像検索: 画像検索を見る
説明:
データを「重要度が高いA」「中くらいのB」「低いC」の3グループに分ける方法です。たとえば、商品の売上データを分類して、売上が最も高い商品に集中する戦略を考えます。
English Explanation: A method to classify data into three groups: “High importance (A),” “Medium importance (B),” and “Low importance (C).” For example, categorizing product sales data to focus strategies on the top-selling products.
A/Bテスト（A/B Test）
読み方:
画像検索: 画像検索を見る
説明:
2つの選択肢を比較して、どちらが優れているかをテストする手法です。たとえば、ウェブサイトのデザインをAとBで比べ、どちらがクリック率が高いかを調べます。
English Explanation: A method to test and compare two options to determine which performs better. For instance, comparing two website designs (A and B) to see which has a higher click-through rate.
パレート図（Pareto Chart）
読み方:
画像検索: 画像検索を見る
説明:
データを重要な順に並べて、優先順位を視覚化するグラフです。たとえば、商品の売上割合を分析して、売上上位20%の商品が全体の80%を占めることを示します。
English Explanation: A graph that visualizes priority by arranging data in order of importance. For example, analyzing product sales proportions to show that the top 20% of products account for 80% of total sales.
自然言語処理（Natural Language Processing: NLP）
読み方: しぜんげんごしょり
画像検索: 画像検索を見る
説明:
コンピュータが人間の言葉を処理する技術です。たとえば、スマートスピーカーの音声認識や、自動翻訳サービスに使われています。
English Explanation: Technology that enables computers to process human language. Examples include voice recognition in smart speakers and machine translation services.
主成分分析（Principal Component Analysis: PCA）
読み方: しゅせいぶんぶんせき
画像検索: 画像検索を見る
説明:
複数のデータ項目を少数の重要な項目に要約する方法です。たとえば、アンケートの多くの質問項目を分析して、共通する要素を抽出します。
English Explanation: A method to summarize multiple data points into a few critical components. For example, analyzing many survey questions to extract common factors.
データサイエンティスト（Data Scientist）
読み方:
画像検索: 画像検索を見る
説明:
データを解析して有用な情報を引き出す専門家です。たとえば、顧客データを分析して売上を増やす戦略を提案します。
English Explanation: Experts who analyze data to extract useful insights. For instance, analyzing customer data to propose strategies to increase sales.
回帰分析（Regression Analysis）
読み方: かいきぶんせき
画像検索: 画像検索を見る
説明:
2つのデータの関係を分析し、将来の値を予測する手法です。たとえば、気温が高くなるとアイスクリームの売上が増える関係を分析します。
English Explanation: A method to analyze the relationship between two datasets and predict future values. For example, analyzing how higher temperatures increase ice cream sales.
