Beyond Cross Data Explorer

Data ComBine Analysis

連環データ分析 スタンダード○○ 水平配列複数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、イノベーションを駆動できるAIツールです．
・多重対応分析、多重回帰分析、数量化理論を超えた、データタイプや教師あり/無しデータに捉われないモデルが得られます．
・複数のクロス表を結合し、量変数と質変数をフュージョンし、変数の関係付ける頑健なモデルが、実践的知識を創発します．

・データを意味ある情報、役立つ知識へ

アトリビュート
サブジェ
クト

現実のファクト・データから、状況や文脈に関連し意味のある情報へ、さらに多くの人が広く使えて役に立つ知識へ、それが連環データ分析の機能です．

・量を質で説明し、質を量で裏付ける

クロス表（20連）

量と量との関係は数学で、質と質の関係が文学でとすれば、双方向の関係を扱う方法は、何でしょうか？それが連環データ分析が働く場ともいえます．

・キーとなる事象をサブジェクトとし、それに関係した多くのアトリビュートで、相互関係を説明します．
・サブジェクト１段を共有する20連（枚）までのクロス表が扱えます．

・外部データや異種データとの統合分析
量が多くても情報量過疎なビッグデータを有効な知識とするためには、外部データや意見等の衆知データとフュージョンする必要となります．

連環データ分析の効果的な応用例
・顧客の行動に関するビッグなログデータがあるが、意味のある情報が抽出できていない．どのような顧客群がどのようなアイテム群を選択するか等、顧客の選択行動と、選択アイテム群の相関関係を把握したい．

・ビジネスに関連する特性について、地域別に細分化され、また時系列的に採られた、ビッグデータがある．その構造的変化の概要を理解し、動向を読み採りたい．
・日々の活動の結果の歩留や成功率などのＫＰＩが、状況や条件によって大きな振れが生じている．その原因や理由を現場の業務日誌などの記録から知りたい．
・顧客のニーズ調査をする場合、検証仮説を明確にしないと良い結果が得られないが、内容を絞りすぎると外すリスクが増える．本音を探る調査と解析をしたい．

連環データ分析の利点
・多重対応分析は、共通のサブジェクトを表側に、複数のアトリビュート属性を表頭にとった複数のクロス表を扱えますが、計数値の総クロス表しか扱えません．
・数量化3類は、多変数のノミナル値や計量値も扱えますが、サブジェクトと、アトリビュートの同時布置ができません．従って同時クラスターもできません．
・多次元尺度構成法は、計量値も扱うことが出来、サブジェクトとアトリビュートの同時布置ができますが、非対称や方向性のあるクロス表データは扱えません．
・ 従来データ分析では、連続的な計量値や数えられる計数値や順位値や質的なデータなど、データタイプ別に手法を選んだり、覚えたりする必要がありました．

複数のクロス表や各種のデータタイプをフュージョンし、データから意味や価値を!!

Data ComBine Analysis

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連環データ分析 の特長
・連環データ分析（DatalComBine Analysis）スタンダード版は、複数のクロスをフュージョンして分析します．
・またアトリビュートのアイテムもサブジェクトに照らして似たものが近くなるように、AIが次元圧縮による情報圧法で座標を決めます．そのためサブジェクトとアトリビュートの似たものが近くなります．
・アトリビュートが計量値属性の場合は、セグメント化し、表現したクロス表とすることで、解析が可能となります．
・複数のアイテムの意味の近さが、それらのアイテムベクトルの原点を見込むコサイン角度をあたかも相関係数のように、1元化距離で表現でき、“コンセプト・コンパス・チャート”を構成することが可能となりました．
・イメージを正確に伝えるには、飾る言葉と喩える言葉しかありませんが、その類型化であるコンセプトがAIで計算可能となりました．そして、質的な変数と量的な変数の関係を説明できるモデルが得られます．

異なったクロス表やデータタイプとのデータ・フュージョンは、難しかった!!

男35-

キリ
クラン テレ
のどイン
一番
シッ
端麗ス
ラ
極旨
本生
円熟 音楽
ザ ビ・
ごし
ター
映画
国内
生ポー
Item 搾り
クラ読書 ガー生
鑑賞
鑑賞ゴー ラジ
旅行
ネッガー
ツルド オ
ト100155
2 男20～1456.53 43.0 0 30.5 0 27.4 1225.4 724.0 122.4
1001583 男25～1451.10 34.8 0 33.7 4 21.2 1127.8 722.9 630.6
8015
27 男30～1449.50 30.3 1 32.0 0 18.1 1226.0 419.5 931.5
4 ・連環データ分析マップで、65歳以上の高齢
01406 男35～15
45.61 27.7 3 32.0 0 17.6 1220.8 818.2 1131.6

男40-

3

男45-

5

男50-

Item
男20男25男30-

ぐび
なまスーパー
ドライ

プライム
タイ
ム

40140
5 男40～15
44.90 30.2 4
者の趣味は国内旅行、海外旅行だが、飲む
2
14061546.70 31.6 1
男45～のは第3のビールである．理由は、健康か、
015
0
9 男50～1445.40 30.3 5
節約志向か等、特徴的なパターンと動向が35.9 0 16.0 1220.4
38.4 0 16.9 1219.1
39.2 0 13.4 1218.1

男55-

3

015
見えてくる．

男60-

2

0男65-

02

36.3 2 12.3 1117.3
30.0 0 14.3 1222.1
30.7 0 16.7 1225.0

エクセルでフュージョン処理

08 男55～14
13 男60～14

46.30
44.40

31.5 524.8 515015

00 男65～14

43.11330.0 5

ドラ
イブ

お酒

ショ
ッピ
ング

18.9

17.8

17.7

23.3

20.9

17.6

26.6

21.9

13.9

25.4

23.8

11.5

921.3
924.0

734.7
734.5

25.5

24.611.9

23.5

28.6

10.5

722.5
924.3

836.1
1043.7

20.9

28.7

8.5

22.7

30.8

7.9

725.5
627.4

850.1
962.7

24.2

32.0

8.4

26.9

33.6

9.2

連環データ分析で可視化・データの出典：（日経BP社発行ブランドデータバンク著 「世代×性別×ブランドで切る! 調査3万人の消費」2008年版)

・サブジェクトが共通であれば、異なったクロス表、異なったタイプのデータでも統合して、相互関係を同時布置し、同時クラスタリングが可能

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：128MB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