データサイエンス領域
データサイエンス領域のタスクを示すもの。

収集したデータの基礎統計量（平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、パーセンタイル値など）を確認し、全体のバラツキや傾向、異常値などを把握する
収集したデータを様々な切り口で集計し、データが本来持つべき意味や活動目的の視点から違和感がないかどうかを見極める
収集したデータに対する基本的な分析（クロス集計、可視化など）を実施し、基本的な２変数間の関係性や傾向を把握する
収集した３次元以上の多変量データに対する分析（平行座標プロット、ネットワーク分析など）を実施し、多変量におけるデータ間の関係性や傾向を把握する
データ間にどのような関係性（例：因果関係、ボトルネックなど）があるかを事前検討し、検証方法（手法例：主成分分析、因子分析、共分散構造分析、因果推論など、定義例：距離定義など）を決め、関係性の有無を評価する