1. EDA（探索的データ分析）関連

Summary Statistics（要約統計量）
- 平均（Mean）、中央値（Median）、最頻値（Mode）
- 分散（Variance）、標準偏差（Standard Deviation）
- 四分位範囲（Interquartile Range, IQR）
Data Distribution（データ分布）
- ヒストグラム（Histogram）
- カーネル密度推定（Kernel Density Estimation, KDE）
- 正規分布（Normal Distribution）
- 歪度（Skewness）、尖度（Kurtosis）
Missing Data（欠損値）
- 欠損率（Missing Rate）
- リストワイズ削除（Listwise Deletion）
- 多重代入法（Multiple Imputation）
Outliers（外れ値）
- ボックスプロット（Box Plot）
- Zスコア（Z-score）
- IQRルール（IQR Rule）
Feature Engineering（特徴量エンジニアリング）
- ダミー変数（Dummy Variable）
- 標準化（Standardization）、正規化（Normalization）
- One-hot encoding（ワンホットエンコーディング）
- ラベルエンコーディング（Label Encoding）

2. データ前処理関連

Data Cleaning（データクリーニング）
- ノイズ除去（Noise Reduction）
- データスムージング（Data Smoothing）
- 欠損値補完（Imputation）
Data Transformation（データ変換）
Feature Selection（特徴量選択）
- 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）
- 相関分析（Correlation Analysis）
- Variance Threshold（分散しきい値）
次元削減（Dimensionality Reduction）
- t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
- UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）

Descriptive Statistics（記述統計）
- 母集団（Population）、標本（Sample）
- パーセンタイル（Percentile）
Inferential Statistics（推測統計）
- 仮説検定（Hypothesis Testing）
- p値（p-value）
- t検定（t-test）
- カイ二乗検定（Chi-square test）
- F検定（F-test）
Correlation & Causation（相関と因果関係）
- ピアソン相関係数（Pearson Correlation Coefficient）
- スピアマンの順位相関（Spearman’s Rank Correlation）
- グレンジャー因果（Granger Causality）
ベイズ統計（Bayesian Statistics）
- ベイズ推定（Bayesian Estimation）
- 事前分布（Prior Distribution）
- 事後分布（Posterior Distribution）

Supervised Learning（教師あり学習）
- 回帰（Regression）
- 分類（Classification）
- 過学習（Overfitting）、過少学習（Underfitting）
Unsupervised Learning（教師なし学習）
- クラスタリング（Clustering）
- 主成分分析（PCA）
- t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）
Semi-Supervised Learning（半教師あり学習）
- ラベリングなしデータ（Unlabeled Data）
Evaluation Metrics（評価指標）
- 精度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）
- F1スコア（F1-score）
- ROC曲線（Receiver Operating Characteristic, ROC）
- AUC（Area Under Curve）
- 交差検証（Cross Validation）
- RMSE（Root Mean Squared Error）

ニューラルネットワーク（Neural Network）
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）
- 長短期記憶（LSTM）
- Transformer
勾配降下法（Gradient Descent）
- 確率的勾配降下法（SGD）
- Adamオプティマイザー
誤差逆伝播法（Backpropagation）
活性化関数（Activation Function）
- ReLU（Rectified Linear Unit）
- Sigmoid
- Softmax
転移学習（Transfer Learning）
自己教師あり学習（Self-Supervised Learning）

データサイエンスやAIに関する専門用語を幅広く網羅しました。他にも特定の分野（例：金融データ分析、医療AI、時系列分析）に関する専門用語が必要なら、追加できます！