パターンを見つける。外れ値を検出する。洞察を得る。

データの可視化: 散布図、トレンドライン、相関グラフを迅速かつ見やすく作成します。

外れ値の検出: 異常な値を自動または手動で検出し、データ品質を向上させます。

関係性の分析: 相関プロットやAnthillプロットを利用して複雑な依存関係を調査します。

感度分析を実施する: 入力変数が結果に与える非線形効果を評価します。

代替モデルを作成する: ニューラルネットワークや回帰手法を用いて予測モデルを開発・検証します。