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章 探索的データ分析と可視化
義を参照したり、BitTorrentクライアントを自分で実行してみたりして、データで観測された特性
が当てはまるかどうかを判断する。
EDAプロセスはいつかは止めなければならない。EDAが完了した時点で、通常、アナリストは当
初の問題に応えるメカニズムをいくつか手にしているはずだ。例えば、ボットネットC&Cへの通信
など定期的な現象を探すには、自己相関やフーリエ解析を使うこともできるし、単に一定時間内のイ
ベント数を数えてもよい。複数の選択肢を手にすると、次はどれを選ぶかが問題となる。どれを用い
るかは、多くの場合、テスト作業や運用上の要求で決まる。
テストプロセスではEDA中に開発されたテクニックを使い、運用に最も適したテクニックはどれ
であるかを判断する。プロセスのこの段階では、実際の警告とレポートを作成する。よい警告を生
成するためのクライテリアに関しては、7章の異常検知に関する節を参照してほしい。
10.3
変数と可視化
最も利用しやすくまた一般的に使われるEDA のテクニックは可視化である。可視化はツールで行
う。特定のタスクに適用可能な可視化手法は一般にたくさんあるが、データの種類と解析の目的に
よって定まる。データを理解するためにはまず、変数を理解しなければならない。
変数は、重量や温度などのような測定できるエンティティの特性である。変数は、エンティティや
時間によって変化する。人の身長は年齢とともに変化するし、個人によって異なる。
変数には 4つの種 ...