Beyond Cross Data Explorer

Data ComBine Analysis

連環データ分析 ベイシック○ 単一のクロス表のデータ分析

・連環データ分析は、問題とデータを持った現場の誰でもが使える、セルフサービスBIのAIツールです．
・連環データ分析は、コンセプトをデザインできるAIツールです．
・“コンセプト・コンパス・チャート”の機能が利用できます．
・コンセプトは、構成するアイテムの共通の概念として抽出され、意味の関係が、相関係数で位置づけられ、計算できます．
Item
ワイン
ブランデー
お酒
焼酎
ウイスキー
ビール

大麦
000011

お米
001100ブドウ
110000蒸溜
010110

・「お米」と「発酵」のベクトルの足し算の位置に「お酒」ベクトルがある．

・事象間の相互類推性の発見

発酵101001

事象を行にその属性を列にそれぞれのつながり方のデータで、事象が群れてつながるパターンを可視化し、全貌を理解できます．
θ・注目事象の特徴を見つけるθクロス表のある行の事象に意味を持つ列の属性の発見や、列と行の各アイテム同士の特異な組合せの発見が実践で役に立ちます・「お酒」から「発酵」を引くと「お米」に戻り、「蒸溜」を加えると「焼酎」となる．
・原料を「ブドウ」に変え、処理法を変えると「ワイン」や「ブランデー」ができる．

・類型化とプロファイリング
集団やカテゴリーのサンプルを行に、その属性を列に、そのつながり方をNECEにクラスタリングし、新しいコンセプトを検討しましょう．

・「お米」と「ブドウ」は、意味としては、コサイン角度は、180°で、マイナス1となり、意味は逆相関と読むことができる．

連環データ分析の効果的な応用例
・いろいろな意見やアイデアがあるが、似たものやゴミも多く、特に漏れが気になる．また発散する段階から、全体をMECEにクラスタリングし、集約し、意味を共有し、焦点を絞り、実践に結びけるよう議論を深化させたい．
・従来のビジネスが頭打ちになってきた．一方ある顧客では手応えありという話もあり、プロダクツか顧客を新しい既知口で層別して、新しい組合せの消費動向を理解する必要がある．
・個別顧客への提供サービスに対する反応データがある．従来サービスごとの顧客構成は気にしてきたが、顧客と相性が良いサービス群かの相性診断をしたい．
・作業マニュワルでは、”ある状況で、こう対応をする”という手順を決めている．最近、効果が逆の場合が報告されており、もっときめ細かい手順が必要である．

連環データ分析の利点
・昔は、“読み・書き・ソロバン”でした．ソロバンは電卓となり、エクセルに代表される表計算ソフトとなりましたが、クロス表から意味を取り出すのは大変です．
・あらゆる事実を反映したデータは、クロス表に表現できますが、いろいろなメッセージが埋め込まれたクロス表から意味を持った情報を採り出す必要があります．
・量データは、棒や折れ線グラフ、帯グラフや円グラフ、2組のデータでは散布図を使いますが、クロス表の周辺情報やクロス集計法は、時に逆の結果が出ます．
・意味を持った情報を役に立つ知識にするためには、個々のプロファイルデータから、行や列のアイテムの組合せでコンセプトを造り、コンセプトの計算が必要です．
・いま、AIがコンセプトの計算や理解を支援してくれ、役に立つ知識となります．

量的データも質的データもクロス表にまとめ、全体を分けて意味を読む !!

Data ComBine Analysis

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連環データ分析 の特長
・連環データ分析は、世界に先駆け、事象（サブジェクト）とその属性（アトリビュート）を同じ空間に同時布置し、それらの近接関係を可視化します．
・人間が読み取り難いクロス表データを機械的に情報圧縮して、少数次元空間マップを構成し、そこに事象や属性を同時布置し、相互の連環性を読み取りやすく表示します．
・クロス表を情報圧縮された少数次元空間上で、サブジェクトとアトリビュートの各アイテムの相関がもっとも大きくなるように座標を与え、意味の距離を相関係数と一致するよう、原点を見込むコサイン角度距離で示すことに成功しました．
・次元の異なるサブジェクトとアトリビュートの同時布置と同時クラスタリングを、世界に先駆けて開発しました．

エクセルや今までのデータ解析では難しかった!!
連環データ分析

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800 2100 3400 3500 3500 3300 3100 3000 2800
300 700 1200 1200 1300 1200 1200 1100 1000
500 1000 1700 1700 1600 1600 1300 1300 1200
1100 1400 2200 2200 2000 1800 1800 1800 1800
300 400 500 600 600 600 600 600 600
1200 2000 3400 3600 3600 3600 3500 3500 3500
400 600 800 900 900 900 800 900 900
800 1000 1900 2100 2300 2400 2600 2700 2800
200 200 500 600 600 600 600 700 700
300 500 800 800 900 900 800 900 900
00 200 200 300 300 400 400 400
300 500 1100 1400 1500 1600 1500 1600 1600

・幾ばくかのデータと、幾ばくかの前提に基づく理論から、仮説創出を行う例

・（出典：柳井晴夫著、”多変量データ解析法”、朝倉書房
USの博士号の分野別取得者の推移：
1960～1976）

・データ・モデルは、時代に沿って高度化する産業を支えている!!
1

農学・化学

実験型データモデル

農業・食品・重化学産業

2

物理・工学

物理型データモデル

組立て・加工・精密機械産業

3

社会学・社会科学

調査型データモデル

サービス産業・販売マーケティング産業

4

心理学・人類学

関与型データモデル

健康・金融・情報産業ご利用法と推奨環境◇利用環境：1）OS：Windows 7以上の64bit版、2）主記憶装置：4GB以上、2）補助記憶装置：400GB以上、3)ビデオメモリ：128
MB以上．4）JRE 6以上、JAVA8までをインストール済のこと．その後のアップデイトは、お奨めできません．（JAVA32ビットがある場合は、削除して下さい） 5）Microsoft Excel 2007(64ビット版)以上（データの入力に利用）、6) ネットワーク接続環境下での利用をお願いします．
◇連環データ分析は、お客様1名単位で365日間使い放題のサブスクライブ型のサービスです．ご利用は、アマゾンか弊社のお申込みサイトからお願いします．イニシャルキットをお届けします．
◇ご利用の際には、利用許諾書をお読みになり、イニシャルキットの、ライセンスキーとユーザＩＤをご入力し、ダウンロードして稼働をご確認ください．
お手数ですが、10日以内に稼働のご確認のメールを弊社までお願いします．
註：テキスト分析のための形態素抽出機能はありません．フリーソフトを御利用されるか、弊社でもご相談させて頂きます．

○ お申し込み・お問い合わせ
Data Cake Baker Corporation

予告無く機能、価格などを訂正することがあります

データ・ケーキベーカ株式会社

http://www.dcb.co.jp Mail: dcba@dcb.co.jp FAX: 042－357-6871
DCB-191018