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予測分析プラットフォーム CIPS Analytics Modeler

多彩なモデリング機能によるデータマイニングや予測分析をが行えるサービスです。IBM SPSSをコアとして、業務改善・生産性向上を実現します。

サンプル画面
CIPS Analytics Modelerは、わかりやすいビジュアル・インターフェースにより、あらゆる形式のデータのアクセス・整理・モデリングを実現。信頼できるモデルを構築し、分析結果をすばやく展開することで、ビジネスの目標達成をお手伝いします。
CIPS Analytics Modelerは、以下を目的として設計されています。
●予測分析による意思決定と結果の改善
●データから価値を抽出
●既存のシステムへの統合の容易化

基本的な特長とメリット

  • データ全体に渡る
    洞察を得る


    構造化/非構造化データを分析して、洞察を発見し、問題の素早い解決をサポートします。フラット・ファイル、データベースのほか、Hadoop といったビッグデータ環境など、多様なデータにアクセスできます。

  • すぐに利用を始める


    直感的なインターフェースにより、ビジネス・ユーザーからデータ・サイエンティストまで、誰でも簡単に学習して使用することができます。価値ある洞察を素早く見出し、迅速に価値を実現できます。

  • 適切な実装方法を
    選択する


    オンプレミス、クラウド、ハイブリッドといった実装オプションを選択できます。予測インテリジェンスを、組み込みサービスや統合されたBI、あるいはシンプルなレポーティングにも活用できます。

CIPS Analytics Modelerの画面イメージ

サンプル画面

自動化モデリング

自動分類、自動数値、自動クラスターという 3 つの自動化モデリング方式から選択することができます。
サンプル画面

テキスト・マイニング

主要なキーワード、テーマ、意見、および傾向を取り込み、最終的に予測モデルの正確性を高めます。
サンプル画面

エンティティー・アナリティクス

エンティティー間に共通のキー値が存在しない場合でも、エンティティー・アナリティクスによって同類のエンティティーを解決することにより、データの整合性と一貫性を向上させることができます。
サンプル画面

ソーシャル・ネットワーク分析

ソーシャル・ネットワーク分析では、ソーシャル・エンティティー間の関係と、そうした関係が個人の行動について意味する事柄を調べます。自然減 (またはチャーン) に関心がある、通信業界などの要員にとって特に有用です。
サンプル画面

分析結果の展開

展開機能は、スケジュールに沿ってまたはリアルタイムでユーザーおよびプロセスに結果を配信することによって、分析とアクションの間の隔たりを埋め、最大限に予測分析のメリットを組織にもたらします。
わかりやすい
ビジュアル・
インターフェイス
直感的でわかりやすいビジュアル・インターフェースを使い、ユーザーのレベルにかかわらず、高度な分析や予測モデルの構築ができます。ビジネス知識や専門領域の知識をもつビジネス・ユーザーは、コーディングといった技術的なタスクではなく、その知識をデータ・マイニングのプロセスに活かすことができます。
データ準備と
クレンジング
時間のかかるデータ準備を自動化し、分析に最適なフォーマットのデータをすばやく用意できます。自動化されるタスクには、修正が必要なデータの識別、フィールドの選別、新規属性の導出、高度なスクリーニング技術によるパフォーマンスの向上などがあります。
自動データ・
モデリング
自動モデリングで、複数のモデル化手法の比較が可能です。各モデル・タイプに特定のオプションを設定し、さまざまなモデルの組み合わせとオプションを探索できます。生成されたモデルは、指定した評価基準に基づきランク付けられ、最も優れたモデルを保存してスコアリングや、さらなる分析に使用できます。
地理空間情報分析
位置情報と結びつけることができるデータ・エレメントの関係性を探索し、データの地理的、空間的分析を実行して、表やグラフからでは把握できない知見を明らかにできます。空間的なマイニングでは、ESRI シェープファイルを使用して容易に地理空間データを取り出して利用できます。非空間データと空間データの両方を分析することで、モデルの精度が全体的に高まり、人やイベントに対する知見を深めることができます。
R、Python
プログラム言語での
拡張性
SPSSのインターフェイスを使い、RやPythonのシンタックスを実行できます。データ変換や統計解析、予測分析のためのアルゴリズムといったSPSSの機能に、RやPythonによるカスタム・コードを適用することができます。さらに、カスタム・ダイアログ・ビルダーで、分析にRやPythonのようなプログラミングを使用しないユーザーとも、Rで作成したスクリプトの共有や再使用が可能です。

仕組みについて

分析ストリームを
視覚的に設計

幅広い手法から選択

データ準備の自動化

直感的なグラフィカル・インターフェースでストリーム内のデータ・マイニングプロセスの各ステップをビジュアル化します。分析者やビジネス・ユーザーは専門知識とビジネス知識をプロセスに簡単に反映できます。

分類、セグメンテーション、アソシエーションのアルゴリズムなど、複数の機械学習の手法から選択できます。R、Python、Spark などのスクリプト言語を使用してモデルリング機能を拡張できます。

正確な予測モデルのためにデータを最適な形式に自動的に変換します。わずか数回のクリックでデータを分析し、修正が必要な箇所を特定し、不要なフィールドを排除して、新しい属性を算出できます。