これが故障です：
記述データの重要な特性：
* 定性： 多くの場合、数値ではなく品質、属性、または特性に焦点を当てています。
* 要約： 結論を出したり予測したりせずに、データの簡潔な概要を提供します。
* 記述： データがどのようなものかを教えてくれますが、なぜそうなのかは説明していません。
* しばしば視覚的に提示されます： グラフ、チャート、表、および要約は、記述データを提示する一般的な方法です。
記述データの例：
* 人口統計： 年齢、性別、場所、職業、顧客の収入レベル。
* 製品の特性： 製品のサイズ、色、素材、機能。
* 顧客フィードバック： 製品またはサービスに関するレビュー、コメント、評価。
* 財務データ： 収益、利益、費用、および売上高。
* 調査結果： 意見、好み、および経験に関する質問への回答。
記述データの使用方法：
* データの理解： あなたのデータがどのように見えるか、そしてそれに含まれるものについての基本的な理解を提供します。
* パターンと傾向の識別： 説明的なデータは関係を分析しませんが、明らかなパターンがあるかどうかを確認するのに役立ちます。
* 決定を下す： データの特性に基づいて情報に基づいた決定を下すための貴重な情報を提供します。
* コミュニケーション結果： 他の人と共有するデータを明確かつ簡潔に要約します。
記述データの使用方法の例：
*マーケティングチームは、顧客の人口統計を使用して、広告キャンペーンをより効果的にターゲットにする場合があります。
*製品開発チームは、顧客のフィードバックを使用して、顧客が新製品で探している機能を理解することができます。
*財務アナリストは、収益と費用データを使用して会社のパフォーマンスを追跡する場合があります。
記述データ対推論データ：
* 記述データ： 持っているデータを要約して説明します。
* 推論データ： 結論を引き出し、持っているデータに基づいて人口について予測します。
要するに、説明データは、データを理解して分析するための貴重な出発点を提供します。関係や傾向に関する洞察は提供されませんが、データがどのように見えるかを明確に把握できます。これは、情報に基づいた決定を下すために不可欠です。
