【ＤＳ検定】ＤＳ２８　図表読解、ＤＳ２９　洞察深化

データサイエンティスト検定のスキルチェックリストＤＳ２８及びＤＳ２９に関する解説を行います。

DS28：分析、図表から直接的な意味合いを抽出できる（バラツキ、有意性、分布傾向、特異性、関連性、変曲点、関連度の高低など）

直接的な意味合い：直接的な意味合いとは、図表から読み取れる客観的な事実を指します。下記のポイントを参考として読み取り、抽出することが問題点の深堀などに関して重要です。

バラツキ（Variability）: データのばらつきや散らばり具合を示します。標準偏差や範囲などで表され、データポイントの分布を評価します。
有意性（Significance）: 統計的な検定により、データの差異やパターンが偶然ではないかどうかを評価します。設定した有意水準を満たすかどうかで結果の信頼性を判断します。
分布傾向（Distribution Trends）: データがどのような分布に従っているかを示し、正規分布や偏った分布などの特性を分析します。
特異性（Anomalies）: データの中で異常な値やパターンを特定し、データ品質の向上や予期せぬ事象の発見に役立ちます。
関連性（Correlation）: 複数の変数や要因の間の関連の強さを示し、因果関係の仮説を構築するのに役立ちます。
変曲点（Turning Points）: データの中で急激な変化がある点を特定し、時系列データのトレンドの転換点を示します。
関連度の高低（Degree of Association）: 変数間の関連の強さや弱さを評価し、モデルの構築や予測の精度向上に寄与します。