MLスペシャリストが日次使用状況ログを収集し、年齢を含む顧客メタデータを追加してから、dayofweekとbinned_ageという2つのカテゴリカル特徴量を作成します。年齢層全体で曜日によって使用状況がどのように変化するかを調査するために、スペシャリストはどの分析方法を使用すべきですか？

クロス集計（分割表）は、2つのカテゴリカル変数の関係を分析するのに最適な方法です。この場合、dayofweekとbinnedageという2つのカテゴリカル特徴量があり、それぞれの組み合わせにおける使用状況の頻度や割合を視覚的に把握できます。これにより、年齢層と曜日による使用状況の変化のパターンを明確に特定できます。散布図は通常、2つの数値変数の関係を示すために使用され、ワードクラウドはテキストデータの頻度を視覚化するものであり、箱ひげ図は数値データの分布をグループ間で比較するのに適していますが、2つのカテゴリカル変数の関係を直接分析するのには不向きです。