SPSS Modeler ノードリファレンス 3-8 データ分割

# 3-8 データ分割ノード[フィールド作成]
<img width="200" alt="107_89データ分割.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5f0a3e4a-c57f-b594-be52-e65a7bb76c8c.png">

## 1.ノードの目的
数値データをグループ化します。たとえば馬力を大きい順に並び替え上位２割から下位２割までレコード(行)数が等しくなるように分割します。（５分位）

![スクリーンショット 2022-03-14 14.17.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b7973cd3-b163-9aa5-7276-44f06a63c7c0.png)


## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート
数値データ[馬力]を5分位に分割します。
＊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 2022-03-14 14.24.08.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/754c95bd-9293-0ed4-c2be-550a65ac6c49.png)

[可変長ファイル]に[データ分割]、[ヒストグラム]と[棒グラフ]の順で接続します。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.39.00.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/fb6c1253-2003-03d7-bbe0-a5beb276a6c4.png)

[データ分割]を以下のように編集します。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.30.16.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8fdbebae-30bf-1e73-a0e5-5fd2be2c2bd6.png)

[プレビュー]ボタンを押します。[馬力]を５つのグループ[馬力_TILE5]に分割しています。
[馬力_TILE5]=5が最も馬力の大きい上位20%に所属しています。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.32.30.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/6def1b1e-e8f2-2da4-8f6b-2953f73922bb.png)

[ビンの値]タブを開きます。分割点（閾値）が分かります。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.36.41.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/970650e3-a8b9-6f0d-3624-7aa9e5accabb.png)

[ヒストグラム]を編集します。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.42.07.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/80497dc6-828f-0249-ef6f-ba454944df1c.png)

[オプション]タブでビンの数を50に増やします。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.42.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/80bcff44-0940-a040-da7a-c48b8d8ec8fa.png)


[ヒストグラム]を実行します。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.17.03.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/617f28f7-5b9c-b67c-66c3-863b1aa56ae1.png)

[馬力_TILE5]を[棒グラフ]で確認します。本来「N分位」はそれぞれのグループに等しいレコード(行)が所属しますが、Nで割り切れない場合や全く同じ馬力をもつレコード(行)が存在する場合には以下のように、同数にはなりません。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.45.38.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/ba774346-1ffc-9c36-af94-16777835f0f0.png)

## 4.Tips
### いろいろな分割方法

#### 10分位（デシル）
「上位2割の顧客が8割の収益を生み出す」2:8の法則で知られるデシル分析は10分位を利用します。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.51.07.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/789ee8b3-ce01-ccad-3620-b128c63bd993.png)

デシル分析については以下の記事が詳しく説明しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-17/

#### 固定幅による分割
10馬力づつで一つのグループにします。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.55.48.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c016e51d-9ff9-82ff-6b09-9ab2a2a561c4.png)

20のグループに分割されます。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.57.00.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/db24e548-fa70-2093-ad11-45aafb70a6df.png)

#### 標準偏差による分割
プラスマイナス３標準偏差までを特定します。
![スクリーンショット 2022-03-14 15.02.12.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/21c62f11-a9a9-3e08-99bf-2d055386d40a.png)
プラス３標準偏差に該当するレコードが存在しています。
![スクリーンショット 2022-03-14 14.59.52.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/92e91ca2-31ca-e22f-92e8-e3786957dbcd.png)

#### 最適分割（Optimal）
予測対象が確定していて、入力する数値データを分割する際に利用します。
![スクリーンショット 2022-03-14 15.05.21.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/9f148c4b-09e2-5748-ea54-32b7bb8c6965.png)

最適分割については以下の記事が詳しく説明しています。

https://www.ibm.com/blogs/solutions/jp-ja/modeler-tips-18/

## 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/cars.csv

#### データ分割ノードをPythonで書き換える

https://qiita.com/kawada2017/items/c73bcf86aed73e195134

#### ノードのヘルプ

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