データサイエンス
SPSS Modeler の歩き方 2022 春〜データ活用のためのガイドブック〜
Data Science and AI, SPSS Modeler ヒモトク, アナリティクス...
みなさんこんにちは。IBMの京田です。 SPSS Modelerの快適な旅をお楽しみいただくためのツアーガイドを担当します！ 2022年の旅程表 本年も春と秋にユーザーイベントを実施します。加えて毎月目的別 ...続きを読む
身近な疑問をヒモトク#04-新規出店の売上予測は難問奇問！出店の成功確率を上げるデータサイエンス
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MAIの木村と申します。 弊社はデータ分析支援を通し、分析リテラシーを高め、業界の発展に広く貢献していくことをひとつの企業理念として、日々のビジネスに関するさまざまな課題を承り、データマイニング手法を用いて ...続きを読む
SPSS Statistics Small Tips #09リスク予測に活用できるロジスティック回帰分析～ SPSS Regression ～
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ロジスティック回帰分析 ロジスティック回帰は、従属(目的)変数がカテゴリカルなデータの予測や要因分析に利用する回帰分析のひとつです。たとえば、契約の解約や病気の罹患、信用リスクのランクなどの事象が起こる ...続きを読む
ブログで学ぶSPSS_Modeler #04- 早く教えて欲しかった！新グラフの実力を忖度抜きで評価する
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みなさん、こんにちは。スマート・アナリティクスの畠です。 SPSS Modelerライフを楽しんでいらっしゃいますでしょうか？ さて、今回は分析をする際に重要な要素でもある「可視化」や「グラフ ...続きを読む
身近な疑問をヒモトク#03-What-if分析で誤算を回避！結婚式のお金の出入りをシミュレーション
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皆様こんにちは。IBMの盛武です。 IBM Planning Analyticsという 計画策定や予実把握など業績管理の効率化を促進するソリューション導入を担当しています。 さて「身近な疑問をヒモトク」シリ ...続きを読む
SPSS Statistics Small Tips #08生存時間を分析するKaplan-MeierとCox回帰、そして競合リスクデータの扱い ～ SPSS Advanced Statistics ～
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生存分析 生存分析とは、あるイベントが起こるまでの時間の長さに対する分析です。たとえば、患者さんの治療時間や生存期間、登録会員が退会するまでの期間、機械、システム、製品、部品の故障までの時間や寿命の長さ、またローン審査に ...続きを読む
ブログで学ぶSPSS_Modeler #03- データのクレンジングにトライ！法人のお客様を名寄せする
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IBM山下です。 今回はSPSS Modelerで法人のお客様を名寄せするためのTipsを、具体的な例を交えて解説します。 1000件の法人お客様リストがあったとして、それは本当に1000社でしょうか。同一 ...続きを読む
ブログで学ぶSPSS_Modeler #02- Google BigQueryでSPSS Modelerプッシュバックを実行する
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2022年のリレー連載新シリーズ「ブログで学ぶSPSS Modeler」の第２回担当の日本情報通信（NI+C）森山です。 第１回担当のIBM坂本さんからバトンを受けまして、皆様の業務効率化やお悩み解決に繋が ...続きを読む
SPSS Statistics Small Tips #07銀行の融資業務における人工知能を利用したデータ分析活用例 ～ SPSS Neural Networks ～
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人工知能を利用したデータ分析手法 ニューラルネットワークとは、ヒトの脳の情報処理を模倣したモデリング手法のことです。代表的なデータ分析のアルゴリズムのひとつで、人工知能を利用した複雑な数式を実現しています。ニューラルネッ ...続きを読む
身近な疑問をヒモトク#02-気象予報士が解説！業務活用の前に押さえておきたい気象データの誤解
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皆さん、こんにちは！IBMの西川です。 The Weather Company Asia Pacific Forecast Centerの気象予報士として勤務しております。なぜIBMに気象予報士が？という方 ...続きを読む
身近な疑問をヒモトク#01-幹事の悩み！オンライン飲み会の部屋割りは最適化で解決
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皆様こんにちは！IBMの中島と阪本です。データサイエンス系のソリューションを担当しています。 ２０２２年の新シリーズ「身近な疑問をヒモトク」が始まりました！このシリーズでは、日常の疑問をデータサイエンスの観 ...続きを読む
SPSS Statistics Small Tips #06アンケート分析で本領発揮！簡単操作できめ細やかなクロス表を作成 ～SPSS Statistics Custom Tables ～
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データ分析結果を報告するのに、最初に必要なのはデータの基礎統計です。度数の分布は？、カテゴリに占めるターゲットの比率は？、平均値は？、とデータの概要を共有して伝えるべき結論のスタートポイントに立ちます。そし ...続きを読む