データサイエンス（Data Science）は、大量のデータから価値のある知見を得るための学際的な学問分野です。統計学、機械学習、プログラミング、データベース、ドメイン知識などを組み合わせて、データ駆動型の意思決定を支援します。データの収集、前処理、分析、可視化、解釈というプロセスを通じて、ビジネスや研究における問題解決を行います。

ビッグデータ（Big Data）は、従来のデータベースソフトウェアでは処理困難な大量のデータを指します。Volume（量）、Velocity（速度）、Variety（多様性）の3Vで特徴付けられ、近年はVeracity（真実性）、Value（価値）を加えた5Vで語られることもあります。IoT、SNS、Webログ、センサーデータなどから生成される膨大なデータを分析し、新たな価値を創造します。

統計学（Statistics）は、データの収集、分析、解釈、表現に関する数学的手法を扱う学問分野で、データサイエンスの基礎となります。記述統計（平均、分散、相関など）と推測統計（仮説検定、信頼区間など）に分かれ、データから有意義な結論を導くための科学的手法を提供します。確率論、回帰分析、分散分析などの手法を用いて、データの背後にあるパターンや関係性を明らかにします。

機械学習（Machine Learning）は、コンピュータがデータから自動的にパターンを学習し、予測や分類を行う技術です。教師あり学習（分類・回帰）、教師なし学習（クラスタリング・次元削減）、強化学習（報酬に基づく学習）に分類されます。線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなど、様々なアルゴリズムが存在します。

深層学習（Deep Learning）は、多層のニューラルネットワークを用いた機械学習手法で、AI分野で革命的な進歩をもたらしました。隠れ層を多数持つネットワーク構造により、複雑な特徴量を自動的に抽出・学習できます。画像認識、音声認識、自然言語処理、推薦システムなどで優れた性能を発揮し、CNN、RNN、LSTM、Transformerなど様々なアーキテクチャが開発されています。

データマイニング（Data Mining）は、大量のデータから有用な情報やパターンを発見する技術で、「データの中から金脈を発見する」という意味で名付けられました。統計学、機械学習、データベースの技術を組み合わせて、隠れた関係性や傾向を抽出します。分類、回帰、クラスタリング、相関ルール発見、異常検知などの手法を用いて、ビジネスや研究における洞察を得ます。

データ可視化（Data Visualization）は、数値データを視覚的に表現する技術で、データの理解と洞察を促進します。棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒートマップ、ダッシュボードなど、様々な表現方法があります。Tableau、Power BI、Python（matplotlib、seaborn）、R（ggplot2）などのツールを用いて、効果的な可視化を行います。適切な可視化により、データの傾向や異常値を素早く発見できます。

予測分析（Predictive Analytics）は、過去のデータから未来の結果を予測する分析手法で、ビジネスや研究において重要な役割を果たします。統計学や機械学習アルゴリズムを用いて、将来の傾向、顧客行動、市場動向などを推定します。売上予測、需要予測、リスク評価、故障予測など、様々な分野で活用され、データ駆動型の意思決定を支援します。

データクリーニング（Data Cleaning）は、データの品質を向上させるため、欠損値、重複、異常値、不整合などを検出・修正する前処理プロセスです。実際のデータ分析プロジェクトでは、作業時間の約80%がデータクリーニングに費やされると言われています。適切なクリーニングにより、分析の精度向上、バイアス除去、信頼性の高い結果を得ることができます。

A/Bテスト（A/B Testing）は、異なるバージョンのサービス、UI、マーケティング施策などを比較して、どちらが優れているかを統計的に検証する手法です。ユーザーをランダムに2つのグループに分け、それぞれ異なるバージョンを提供し、コンバージョン率などの指標を比較します。Web開発、マーケティング、プロダクト開発などで広く活用され、データ駆動型の意思決定を支援します。

KPI（Key Performance Indicator）は、組織や個人の成果を測定するための重要業績評価指標です。売上高、利益率、顧客満足度、コンバージョン率など、ビジネス目標の達成度を定量的に評価します。データ分析により継続的な改善を図り、PDCA サイクルを回して組織の成長を支援します。適切なKPI設定により、効果的な意思決定と戦略的な改善が可能になります。

データウェアハウス（Data Warehouse）は、企業の様々なシステムから収集されたデータを統合・蓄積する大規模なデータベースです。トランザクション処理ではなく、分析やレポート作成に最適化されており、履歴データの保存、データの一貫性確保、高速な検索・集計が可能です。ETL（Extract、Transform、Load）プロセスによりデータを統合し、ビジネスインテリジェンスの基盤として機能します。

アルゴリズム（Algorithm）は、問題を解決するための手順や方法を数学的に表現したもので、データサイエンスの中核です。線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、SVMなど様々な種類があり、データの特性や目的に応じて適切なアルゴリズムを選択します。

データセット（Dataset）は、分析や機械学習に使用するためのデータの集合で、データサイエンスプロジェクトの基盤となります。訓練データ（モデルの学習用）、テストデータ（性能評価用）、検証データ（モデル選択用）に分けて使用し、データの品質が結果に大きく影響します。

相関（Correlation）は、二つの変数間の関係の強さを表す統計指標で、データ分析の基本概念です。ピアソンの相関係数が一般的で、正の相関（一方が増えると他方も増える）、負の相関（一方が増えると他方が減る）、無相関（関係なし）に分類されます。相関と因果関係は異なることに注意が必要です。

回帰分析（Regression Analysis）は、目的変数（予測したい値）と説明変数（予測に使う値）の関係を数学的モデルで表現する統計手法です。線形回帰（直線的関係）、非線形回帰（曲線的関係）、重回帰（複数の説明変数）などの手法があり、ビジネスや研究で幅広く使用されます。

分散（Variance）は、データのばらつき（散らばり具合）を表す統計指標で、データサイエンスの基本概念です。各データと平均値の差の二乗の平均で計算され、値が大きいほどデータがばらついていることを意味します。標準偏差は分散の平方根で、元のデータと同じ単位で表されます。

クラスタリング（Clustering）は、データを類似性に基づいてグループ分けする機械学習手法で、教師なし学習（アンスーパーバイズドラーニング）の代表的な手法です。k-means、階層クラスタリング、DBSCANなどのアルゴリズムがあり、顧客セグメンテーション、市場研究、パターン発見などで活用されます。

特徴量（Feature）は、機械学習モデルの入力となるデータの各属性や変数で、モデルの予測性能に直接影響します。特徴量エンジニアリング（選択、変換、作成）はデータサイエンスの重要なプロセスで、数値データ、カテゴリカルデータ、テキストデータなど様々なタイプがあります。