IBM SPSS Modeler 18
予測分析でビジネスを成功に導く価値を発見・創造する

Modelerの使い方

SPSS Modelerの基本的な使い方

データインポートから予測モデル作成のアイコン

IBM SPSS Modelerは、キャンバスと呼ばれる領域に、機能別にまとめられたノードと呼ばれるアイコンを組み合わせることで、データインポートから前処理、分析、予測モデル作成、スコアリングを行います。処理フローをアイコンで示すストリームとして視覚的に管理でき、分析設計から確認までがしやすく、ノーコードで高度な分析機能にアクセスできます。

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データのインポート

入力ノードの指定

SPSS Modelerに分析データをインポートするには、入力パレットを使用します。代表的なノードは可変長ファイルExcelデータベースStatisticsファイルです。カンマ区切りのCSのインポートには、可変長ファイルを使います。ファイル名、区切り文字、ストレージ、データ型などの主要な項目の指定を行うだけで簡単にインポート可能です。データベースのインポートには、ODBC接続の設定を行います。原則として、インポートするデータは1列1変数、1行1レコードのローデータの形式になっている必要があります。

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データの加工と前処理

レコード設定、フィールド設定ノードの指定

インポートしたデータの加工や前処理には、レコード設定フィールド設定パレットを使います。ファイル結合やフィールド作成(年齢→年代、都道府県を地域別にまとめる、利用金額を10分位に分割、前回利用との差分を出す、etc)などを、用途に応じたノードの組合せで実現します。加工フローは、視覚的に確認しやすいアイコンをつなげたイメージで管理できます。条件抽出サンプリング、RFMフィールド作成、時系列の変換など多様な加工に対応しています。

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基礎分析

出力、グラフ作成ノードの指定

予測モデル作成や統計分析など高度な処理に進む前に、データの特徴を調べる基礎分析を行います。各フィールドの要約(平均値、標準偏差、最小値、最大値、%など)、グラフ作成、欠損レコードの比率や内訳、外れ値や極値の確認、グループ別の比較などは、出力とグラフの機能で対応します。データ検査は各フィールドの特徴を一気に調べるのに便利なほか、欠損レコードが多いフィールドを自動的に除外させるなどのスクリーニングのノード追加も容易です。

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スクリーニング

特徴量選択や異常値検査ノードの指定

予測モデル作成の手法には入力フィールド(特徴量)を選別する(決定木分析やランダムフォレスト、線型モデルのステップワイズ、Lassoなど)ものもありますが、特徴量選択ノードを使用することで、対象と相関/連関の高いものだけを選別して予測モデル作成に流し込むフィルタリングにも対応しています。また、異常値検査ではクラスタリングの機能を利用して、異常レコードを識別してストリームから除外させることができ、予測モデル作成のフィールド選択を補助します。

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予測モデル作成

モデル作成ノードの指定

予測モデル作成の機能が豊富で50種類近い手法がGUIで提供されます。予測の教師あり学習として、ニューラルネットワーク線型モデル決定木分析ベイジアンネットワークランダムフォレストなどが使用可能なほか、教師なし学習として、K-MeansKohonenなどのクラスター分析、因子分析や主成分分析に対応します。共起規則を抽出するアソシエーションやシーケンスモデルも使用可能です。

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モデルの自動生成

オートメーションノードの指定

IBM SPSS Modelerは、モデル作成の手法を様々なパラメーター設定で複数実行するオートメーションの機能を備えています。例えば、買う/買わないの2値の分類モデルを作成する場合、ニューラルネットワーク、決定木分析、ロジスティック回帰分析、サポートベクターマシンなどの手法を指定し、変数選択の方法や、ブースティングやバギングの使用など複数パラメータを設定して、モデルを複数パターン作成させて、精度の高いものやモデルがシンプルなものなどをランキング可能です。

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スコアリング

エクスポートノードの指定

Modelerで加工や前処理を終えたデータセットや予測モデルに基づく予測値や確率などを、外部ファイルにエクスポートします。指定したデータベースのテーブルに書き込んだり、Excel形式のファイルに保存することで、別のアプリケーションやツールでの活用を実現します。エクスポートノードの使用方法は他のノードと同じく、ストリームの最後にリンクして出力先の指定を行うだけです。

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