SPSS Modeler ノードリファレンス 6-6 シミュレーションの当てはめ

# 6-6 シミュレーションの当てはめノード[出力タブ]
<img width="200" alt="107_89シミュレーション当てはめ.png" src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/2f1a15f4-a64d-b89b-ccb9-142bf4ec80b7.png">

## 1.ノードの目的
既存データからシミュレーションデータを生成します。
限られた既存データを分布と相関を維持して増幅させることでリスクを定量化します。（モンテカルロ・シミュレーション）

![スクリーンショット 2022-04-01 14.37.13.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c3a68620-ed85-78df-bf04-359816bdfff2.png)

以下の３つのノードは関連づけて利用される場合が多いです。
![スクリーンショット 2022-04-08 14.10.19.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/90f19afd-5f73-cb4f-801d-dfd0b1056320.png)

## 2.解説動画（60秒）

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## 3.クイックスタート

既に存在する15店舗の売上と店舗特性を増幅させ（モンテカルロ・シミュレーション）今後の出店方針を検討します。
![スクリーンショット 2022-04-01 15.11.31.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5b1cbc7e-94b1-27ce-0833-31c6fdf3874c.png)

[可変長ファイル]に[ヒストグラム]と[シミュレーションの当てはめ]を接続します。
＊サンプルのCSV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 2022-04-01 14.49.30.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/aa721c91-4495-a2a7-3e8a-9bc631de59cf.png)
[ヒストグラム]を[売上金額]を対象に実行します。このまま、同じようなエリア特性に出店した場合の売上分布を求めます。
![スクリーンショット 2022-04-01 14.17.50.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/7c997a69-2288-eb3e-34ff-6d189e93f62c.png)
[シミュレーションの当てはめ]を実行します。
![スクリーンショット 2022-04-01 14.17.25.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/8c843b37-0cbb-48ea-459b-02adeff0dfc4.png)
[シミュレーション生成]ノードが自動で作られます。
![スクリーンショット 2022-04-01 14.18.11.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/64e92310-3dc3-9209-9938-59ab9902264b.png)

[シミュレーション生成]ノードの[Sim Gen]を[テーブル]ノードで表示すると10万レコード（行）に増幅されています。それぞれのデータは分布と相関を維持していますので、あり得ないスペックのレコードは存在しないようになっています。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.36.06.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/4d859425-69f5-4caf-5c9b-072caf2168dc.png)
またこの時点で、売上の[ヒストグラム]を確認すると、オリジナルの分布が一様分布に従っていると判断されているため、以下のようになります。
![スクリーンショット 2022-04-01 15.26.49.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/0c680e7e-e278-59ad-0a15-340f27e45bc5.png)
そこで、オリジナルデータで[1次]ノードで線型予測させます。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.47.23.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b41c8f3a-199a-520b-4202-ace7d80d96ed.png)
[1次]ノードを以下のように編集し、実行します。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.48.52.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/885aa7d3-d548-8613-21c0-f4d0113afa81.png)
ストリームを繋ぎかえて予測売上の分布をヒストグラムで確認します。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.50.43.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/5e090120-e905-e53f-6d66-6aeb2d2e76c4.png)
10万店舗を出店したときの想定される売上の分布です。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.53.00.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/c3ec25b3-9f5b-4d49-ac84-358ab218a745.png)

後続でシミュレーションの評価を行うにはノードリファレンス6-7を参照してください。

## 4.Tips
分布は自動認識しますが、手動で修正することができます。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.56.05.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/13205144-21f4-609e-c357-a380d649dd50.png)
[距離]は以下のパラメータの三角分布でスケールされました。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.57.34.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/85b66b35-87f4-5d81-5de6-cf168ee55708.png)
相関もオリジナルデータの相関に従わず、値を調整させることが可能です。
![スクリーンショット 2022-04-01 18.57.58.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/286322/b17ace9e-abbb-9d1f-5a23-5819fb352bc8.png)

ノードリファレンス1-6では、直接分布を作る方法を紹介しています。

https://qiita.com/416nishimaki/items/f627ed943e6457eb85d2

## 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/store.csv

#### ノードのヘルプ

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