SPSS Modeler ノードリファレンス 6-3 クロス集計

# 6-3 クロス集計ノード[出力タブ]
<img width="200" alt="107_89クロス集計.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/d1801133-e532-b8e3-0022-241ae6624630.png">

## 1.ノードの目的
2変量をクロス集計します。


## 2.解説動画（60秒）

<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/2vsUnkW1NWU" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture" allowfullscreen></iframe>


## 3.クイックスタート
以下の[車両利用目的]と[所有者区分]でクロス集計します。
＊入力データは[5.参考情報]からダウンロードできます。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.12.51.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/827faebe-99f3-549c-194f-ee3e9079f7ba.png)

[可変長ファイル]に[クロス集計]を接続します。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.13.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4cc3f1be-ff7d-0c5a-ed46-9ec16c098189.png)

[行]と[列]にフィールドを指定します。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.14.06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5cca95d9-c854-3794-6ba9-9adf7dec5e26.png)

該当する度数がクロス集計として表示されました。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.14.24.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/047570c6-7aca-539b-dd4e-372a13cce4d5.png)

度数ではなく該当するセルに[年齢]の[平均]を表示させます。[関数]を指定します。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.14.44.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/168a87b4-0364-26eb-49f5-0cba60231aa7.png)
表示されました。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.14.56.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5c2870f5-3bb9-19d6-064c-e958e7fe458b.png)

### うまく読めない場合のヒント
クロス集計は[カテゴリ型]もしくは[フラグ型]をフィールドとして要求するため[運転歴]のような[連続型]は事前に型を変更する必要があります。

![スクリーンショット 2022-02-07 17.26.01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b7f610a1-8e0e-08e6-bbc4-b0c75abb7015.png)

例えば以下のように読み込み時点で[文字列]に強制的に変更。[名義型]として認識させます。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.28.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3cad2f79-3ba0-1cd8-b620-24674fd91352.png)

しかし以下のように意図しないソートで出力されます。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.16.28.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/419223ec-bb26-7a47-ce54-ad0e5036874c.png)

そこで[データ分類]ノードをバインドします。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.15.55.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/62cc192d-50bb-530f-b7f2-48aa7471b325.png)

数字を全て2桁に統一します。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.17.04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bdda47f3-ac62-ca1c-539c-8c3b57d46393.png)

本来の並び順でソートされ表示されました。
![スクリーンショット 2022-02-07 17.17.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8cd436d1-5bdb-bce8-6b1d-798c93e34643.png)

## 4.Tips

#### PrecisionとRecallをクロス集計で求める
データは以下のものを利用します。

https://qiita.com/416nishimaki/items/3713fce59466815caa79

以下のようにクロス集計をセットします。
![dp-04-img13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/53e81c27-77a3-5eeb-bcbf-bb6648436cf8.png)
![dp-04-img14.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/bff86bb1-a664-fdaa-67a0-f7c49a87da4c.png)
赤枠の列パーセントがPrecisionで行パーセントがRecall
![dp-04-img15.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/78d723d9-8255-8556-6b18-015e62433a9f.png)
Precision Recallの求め方も含めて以下で詳しく解説しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-04/


#### 併買パターンをクロス集計し、該当レコードを抽出

![dp-21-img01.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/3b6e47c6-4bc2-895b-a95d-b27e9b569098.png)
![dp-21-img04.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/25f09992-efe8-402c-a3e5-36d676c9d5df.png)
![dp-21-img08a.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/eee5947e-cc73-ab38-33e3-78adc288aec0.png)

以下の記事で詳しく解説しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-21/

#### SPSS Statisticsの多次元クロス集計
StatsのCustom TablesがあればModelerから呼び出して利用できます。
![107_89Stats出力.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/effc3f15-b9f8-c0dd-f459-c813d24592b1.png)

![CT03.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c786463c-87ce-54b5-77c1-ff2b03fef848.jpeg)

![CT01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/54d3aa0c-97ad-2bb5-67b9-39f09a0fd2f2.jpeg)

以下の記事で詳しく解説しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/spss-stats-tips-06/

## 5.参考情報

#### 利用データ

右クリックでリンク先を保存してください。

https://raw.githubusercontent.com/yoichiro0903n/blue/main/attitude.csv

#### ノードのヘルプ

https://www.ibm.com/docs/ja/spss-modeler/18.3.0?topic=nodes-matrix-node

#### SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）

https://qiita.com/416nishimaki/items/4bf813e6cba84b2a1008

#### SPSS Modeler ノードリファレンス目次

https://qiita.com/416nishimaki/private/503037195081d3323eee