アナリティクス

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

Data Science and AI, SPSS Modeler ヒモトク, アナリティクス...

  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


IBM CloudのDb2 Warehouse on Cloudの価格改定のお知らせ

Db2, IBM Cloud Blog, IBM Cloud News...

2022年2月4日より、IBMは、IBM CloudのDb2 Warehouse on Cloudの価格を引き上げます。 この価格改定は、分析とAIイニシアチブを強化するために活用できる新しいエキサイティングな機能を引き ...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


ブログで学ぶSPSS_Modeler #01- 予測モデル安定化のためのN分割交差検証をPythonスクリプトでチャレンジ

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  皆様こんにちはIBMの坂本です。SPSS はじめ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。   いよいよ2022年の新シリーズ「ブログで学ぶSPSS Modeler」が始まりました!僭越 ...続きを読む


Modelerデータ加工Tips#23-GUIループとPython書き出しでデータを分割保存する

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  皆さん、はじめまして本田技研工業株式会社の小川 努です。 この連載もいよいよ最終回。映えあるアンカーを指名いただきました。 私がSPSS Modelerと出会ったのは、約10年前。世の中で「BigData」 ...続きを読む


SPSS Statistics Small Tips #05アンケート結果からブランドポジショニングマップを作成する ~ SPSS Statistics Categories ~

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アンケート調査データの分析 商品のイメージに関するアンケート調査データを用いて、それぞれの商品がどのようなイメージで消費者に受け入れられているかを分析します。以下の例では、コレスポンデンス分析を実施します。 各回答者に、 ...続きを読む


【開催レポート】SPSS Modeler秋のオンラインユーザー会2021〜データ活用のための組織と成果について考える〜

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    みなさまはじめまして。スマート・アナリティクス株式会社の武田です。 オンラインになってから3回目のSPSS Modeler ユーザー会が、2021年11月5日に開催されました。今回は1048名 ...続きを読む


SPSS Statistics Small Tips #04欠損値も利用!中古車販売の価格予測モデルの作成 ~ SPSS Statistics Missing Values ~

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欠損値、空白値を含むデータの分析 データに欠損はつきものです。どんなに完璧にシステムを作ったつもりでも抜けや漏れが生じてしまいます。特にアンケートデータには欠損が多いとされ、属性情報ですら全ての回答を得るのは難しいことも ...続きを読む


Modelerデータ加工Tips#22-顧客が休眠直前に購入した商品を特定する

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  皆様はじめまして、日立ソリューションズ東日本の及川と申します。   弊社は、東北/仙台に本社をおき、「そして世界へ」「その先のお客様とともに」を掲げお客様の事業をサポートして参りました。仙台、札幌 ...続きを読む