データにはばらつきがあり、ばらつきが大きければ大きいほど予測の難易度は高まる。だが、その中に相関している変数があれば、ばらつきの幅を想定できる。つまり不確実性が減り、予測しやすくなる。さらに、この関係が因果関係であれば将来をコントロールしていくことが可能だ。今回はデータを基に相関関係や因果関係を見つけ出すためのより良い仮説をつくる手法、探索的データ分析の実例を見ていく。

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