analytics-gallery-en.json

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  "data": [
    {
      "title": "アナリティクスのタイプ",
      "desc": "Exploratoryには様々なアナリティクスのタイプがあります。",
      "moreButtonText": "Show More",
      "moreButtonUrl": "https://exploratory.io/howto?q=tag%3AAnalytics&language=ja",
      "insights": [
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          "title": "相関",
          "desc": "相関について紹介しています。",
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       {
         "title": "距離",
         "desc": "距離について紹介しています。",
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       {
        "title": "K-Meansクラスタリング",
        "desc": "K-Meansクラスタリングについて紹介しています。",
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       {
        "title": "主成分分析（PCA）",
        "desc": "主成分分析（PCA）について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/MXN0qZU8"
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       {
        "title": "因子分析",
        "desc": "因子分析について紹介しています。",
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       {
        "title": "対応分析",
        "desc": "対応分析について紹介しています。",
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        "title": "線形回帰",
        "desc": "線形回帰について紹介しています。",
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       {
        "title": "ロジスティック回帰",
        "desc": "ロジスティック回帰について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/aBh1BXi2"
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       {
        "title": "一般化線形モデル - 正規分布",
        "desc": "一般化線形モデル（正規分布）について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/rIW4IQB9"
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       {
        "title": "一般化線形モデル - 二項分布",
        "desc": "一般化線形モデル（二項分布）について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/pzS6GPz1"
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       {
        "title": "一般化線形モデル - ガンマ分布",
        "desc": "一般化線形モデル（ガンマ分布）について紹介しています。",
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       {
        "title": "一般化線形モデル - 逆ガウス分布",
        "desc": "一般化線形モデル（逆ガウス分布）について紹介しています。",
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       {
        "title": "一般化線形モデル - ポアソン分布",
        "desc": "一般化線形モデル（ポアソン分布）について紹介しています。",
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       {
        "title": "一般化線形モデル - 負の二項分布",
        "desc": "一般化線形モデル（負の二項分布）について紹介しています。",
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       {
        "title": "決定木",
        "desc": "決定木について紹介しています。",
         "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/GEQ0ssi1"
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       {
        "title": "ランダムフォレスト",
        "desc": "ランダムフォレストについて紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/Vfg2fEA8"
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       {
         "title": "XGBoost",
         "desc": "XGBoostについて紹介しています。",
         "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/XGBoost-Gbn5oUn5"
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      {
        "title": "生存分析 - 生存曲線",
        "desc": "生存曲線について紹介しています。",
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        "title": "生存分析 - コックス回帰",
        "desc": "コックス回帰について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/dsV4vOV3"
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      {
        "title": "生存分析 - サバイバル・フォレスト",
        "desc": "サバイバル・フォレストについて紹介しています。",
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      {
        "title": "時系列分析 - 時系列予測（Prophet）",
        "desc": "時系列予測（Prophet）について紹介しています。",
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      {
        "title": "時系列分析 - 時系列予測（ARIMA/SARIMA）",
        "desc": "時系列予測（ARIMA/SARIMA）について紹介しています。",
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        "title": "時系列分析 - 時系列クラスタリング",
        "desc": "時系列クラスタリングについて紹介しています。",
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        "title": "テキスト分析 - 単語のカウント",
        "desc": "単語のカウントについて紹介しています。",
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        "title": "テキスト分析 - トピックモデル（文章データ）",
        "desc": "文章データのトピックモデルについて紹介しています。",
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        "title": "テキスト分析 - トピックモデル（単語化済み）",
        "desc": "単語化済みデータのトピックモデルについて紹介しています。",
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        "title": "マーケット・バスケット分析",
        "desc": "マーケット・バスケット分析について紹介しています。",
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      {
        "title": "t検定",
        "desc": "t検定について紹介しています。",
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      {
        "title": "t検定（集計済データ）",
        "desc": "集計済データに対するt検定について紹介しています。",
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      {
        "title": "One-Way ANOVA",
        "desc": "一元配置分散分析（One-Way ANOVA）について紹介しています。",
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      {
        "title": "Two-Way ANOVA",
        "desc": "二元配置分散分析（Two-Way ANOVA）について紹介しています。",
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      {
        "title": "ANCOVA",
        "desc": "共分散分析（ANCOVA）について紹介しています。",
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      {
        "title": "カイ二乗検定",
        "desc": "カイ二乗検定について紹介しています。",
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      {
        "title": "正規性検定",
        "desc": "正規性検定について紹介しています。",
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      {
        "title": "ウィルコクソン検定",
        "desc": "ウィルコクソン検定について紹介しています。",
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      {
        "title": "クラスカルウォリス検定",
        "desc": "クラスカルウォリス検定について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/vgu0oqy0"
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      {
        "title": "t検定 - 検出力分析",
        "desc": "t検定の検出力分析について紹介しています。",
        "url": "https://exploratory.io/note/exploratory/t-hBg8fde4"
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        "desc": "カイ二乗検定の検出力分析について紹介しています。",
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      {
         "title": "A/B テスト - ベイジアン",
         "desc": "ベイジアンA/Bテストについて紹介しています。",
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