IBM TechXchange Data Science Japan

IBM TechXchange Data Science Japan

 View Only

User Voice & Small Tips（SPSSブログ）

By YOICHIRO NISHIMAKI posted Fri December 20, 2024 03:04 AM

  

*

連載：データ分析者達の教訓

（2023年1月から2024年10月）

回数 所属 筆者（敬称略） タイトル リンク
第1回 日本航空 小西孝典 悩んだらビジネスの課題意識と目的に立ち返る https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons01
第2回 千葉銀行 星野泰啓 部分にフォーカスし成果を得てから全体にスケールせよ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons02
第3回 イオンマーケティング 山本卓也 分析は「魔法の杖」にあらず、ビジネス主体と合意形成が肝心 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons03
第4回 ビデオリサーチ 田村 玄 データ分析に求められるのは予測の精度ではなく施策の成果 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons04
第5回 三菱自動車工業 五安城貴博 現場の「心」を知ることがデータ民主化への突破口 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons05
第6回 IBM 赤尾広明 データ活用プロジェクトは利益をもたらしてなんぼ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons06
第7回 ファンケル 真弓裕貴 実装後に現場の運用に耐える予測モデルを開発時点で意識する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons07
第8回 NRI 塩崎 潤一 データ分析にミスは付き物。大切なのは反省と次回への対策 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons08
第9回 浜銀総研 高野 知 予測モデルは秀逸でも業務に実装できない場合がある https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons09
第10回 JFEテクノリサーチ 津田和呂 因果を軽視した機械的な予測モデルはたちまち劣化する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons10
第11回 ネイチャーインサイト 中野雄介 テスト段階で油断せず運用を見据えたした予測モデル開発を https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons11
第12回 リバーフィールド 磯部葉月 データ分析者の孤立を防ぎ「自分ごと化」で成功に導く https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons12
第13回 トランスコスモス 濱田充男 基礎統計量と可視化にかけた時間が予測モデルの値打ちを上げる https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons13
第14回 日立HSE 澤田美樹子 データから導かれる「あたりまえ」を丁寧に見つめ直す https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons14
第15回 HONDA 小川努 データ分析は手段と割り切り情熱をもって目標に進め https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons15
第16回 MAI 木暮大輔 ステークホルダーの高い期待を使命感と創意工夫で乗り越えろ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons16
第17回 DNP 福島清志 データ分析はチーム戦。個々がミス最小化の責任を持つ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons17
第18回

KINTOテクノロジーズ

 西口浩司 データの向こうある社会的背景や因果関係を洞察せよ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons18
第19回 AIT 西村剛 ちゃぶ台返しを受けないため「最初に」現場と握っておく https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons19
第20回 日本生命 佐藤慶 分析プロジェクトはスピードが命。鉄もデータも熱いうちに打て https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons20
第21回 JR東日本 堀恵治 異常検知には異常を識別する「データと対象への理解」が必要 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons21
第22回 日本情報通信 青島 諒 予測モデルはビジネスの文脈で語られ初めてインパクトを持つ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/lessons22

 

*

SPSS Modeler ユーザーイベント開催レポート

開催時期 タイトルとご登壇企業 リンク
2025　春

生成AIの利用価値を高める定量/定性データ分析について考える

JALカード/ベネッセ/トヨタプロダクションエンジニアリング/三井化学

 https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/06/16/spss-modeler2025spring
2024　秋

AIの最先端テクノロジーとSPSSの融合

産総研/JR東日本/イズミ/朝日生命

 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/asuka-saito/2024/12/11/spss-modeler2024-autumn
2024　春

新たなテクノロジーを活用してデータから価値を引き出す

H2O RETAILING/KINTOテクノロジーズ/日本生命

 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/09/spss-modeler2024-ibm
2023　秋

4年ぶりのオンサイト開催！

HONDA/JFEテクノリサーチ/日本ガイシ/ファンケル/イオンマーケティング

 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/01/22/techxchange-2023

2021春から2023春まではこちらにアーカイブしています。

*

連載：ブログで学ぶSPSS Modeler

（2022年1月から2022年12月）

回数 所属 筆者（敬称略） タイトル リンク
第1回 IBM  坂本康輔 予測モデル安定化のためのPythonスクリプトN分割交差検証 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-01
第2回 日本情報通信 森山隼 Google BigQueryでSPSS Modelerプッシュバックを実行する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-02
第3回 IBM 山下研一 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-03
第4回 SmartAnalytics 畠慎一郎 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-04
第5回 IBM  河田大 LightGBMや地図表示！拡張ノードでPythonやＲの機能を取り込む https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-05
第6回 日立HSE 南雲陸 モデル作成をもっと楽に！特徴量の選択もSPSS Modelerにおまかせ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-06
第7回 IBM  西牧洋一郎 モデル評価に欠かせない予測変数の重要度！そのカラクリと存在意義 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-07
第8回 MAI 木暮大輔 パッと見地味でもベテラン推し！平均値ノードで示す施策の有効性 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-08
第9回 IBM 西澤英子 分析のキホン、分割表を制覇する！ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-09
第10回 IBM 斉藤明日香 異常検知の自動化！CADSの設定を動画でご紹介 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-10
第11回 AIT 林啓⼀郎 時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！前編 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-11
第12回 AIT 林啓⼀郎 時系列データを扱う「シーケンス関数」をおさらいしよう！後編 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-12
第13回 IBM 牧野泰江 原点回帰CRISP-DMから始まるデータ分析 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/23/spss-modeler-13

*

連載：身近な疑問をヒモトク

（2022年1月から2022年12月）

回数 所属 筆者（敬称略） タイトル リンク
第1回 IBM

中島文

阪本正治

 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life01
第2回 IBM 西川貴久 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life02
第3回 IBM 盛武亮 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life03
第4回 MAI 木村秀貴 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 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life04
第5回 AIT 西村剛 コロナ禍の教育現場。データでリモート授業をサポートできないか？ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life05
第6回

マーケティング

バリューアップ

 千野直志 答えはお客様の中にある！アンケートの自由回答からニーズを顕在化させる https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life06
第7回 IBM 角田厚志 ニュースでよく見るイケてる地図グラフを自分でもサクッと描いてみたい https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life07
第8回 IBM 清野 聡 担当者泣かせの突発的な設備故障。蓄積したデータから予測できるのでは？ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life08
第9回 IBM 藤岡英典 新規感染者数予測のような時系列データ予測を最速で実現する！ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life09
第10回 IBM 河村忠明 秒速で掘り起こす！テキストマイニングはデータが多いほど実効性が高い https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life10
第11回 日立HSE 柴田 直倫 流行りのソーシャルリスニング！SNSのデータってどうやって活用するの？ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life11
第12回 IBM 牧野泰江 ちょっと待って！その説明統計的に有意なの？ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/07/life12

*

連載：Modelerデータ加工Tips

（2021年1月から2021年12月）

回数 所属 筆者（敬称略） タイトル リンク
第1回 IBM 斉藤明日香 ノードにデータをキャッシュして後続処理を効率化 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips01
第2回 ヤマトHD 杉野恒男 関数で任意の文字列を削除・抽出する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips02
第3回 ビデオリサーチ 田村玄 欠損値に直前の値を代入または線形補間する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips03
第4回 ウエスタンデジタル 小杉潔 行列入替で適合率PrecisionやF1スコア・MCCを求める https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips04
第5回 JALエンジニアリング 竹村玄 @OFFSETで車両の時刻と座標から速度や距離を得る https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips05
第6回 ファミリーマート 橋本ゆり子 @OFFSETでカテゴリ別商品ランキングを作成する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips06
第7回 DNP 西山忍 傾向スコアとGUIスクリプトで販促と効果の因果推論 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips07
第8回 ABTマーケティング 白岩英士 ７日後と６ヶ月後の日付データを作成する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips08
第9回 IBM 牧野泰江 IoTデータからピーク間の傾きを特徴量として抽出 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips09
第10回 東京ガス 笹谷俊徳 時系列データを加工して95％予測上限と下限を求める https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips10
第11回 横浜国立大学 鶴見裕之 フィールド名を一括変換して見やすく整える https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips11
第12回 浜銀総研 中村友紀 顧客毎の購買累積金額と特定額到達までの日数を算出 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips12
第13回 産総研 本田智則 移動平均と偏差値で異常値を見極める https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips13
第14回 メルカリ 松本健 条件付きレコード結合で売り手と買い手のマッチング https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips14
第15回 スタテックス 長谷川博康 後続モデルのためにフィールドを縮約（次元削減）する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips15
第16回 JALカード 辻井万里子 キーワードの有無で類似文章を検索する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips16
第17回 Tポイント 山本卓也 対数と分位化で偏りのあるデータから特徴量を作る https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips17
第18回 リバーフィールド 磯部葉月 連続値の最適分割とモデルの出し分け https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips18
第19回 読売広告社 斉藤敏之 決定木の所属グループと該当条件をレコードに付与する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips19
第20回 IBM 都竹高広 ワイブル分布を当てはめて故障を予測する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips20
第21回 アクセンチュア 赤石雅典 併買パターン上位5種類の組み合わせを抽出する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips21
第22回 日立HSE 及川慎也 顧客が休眠直前に購入した商品を特定する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips22
第23回 HONDA 小川努 GUIループとPython書き出しでデータを分割保存する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/14/modelertips23

*

連載：わたしの推しノード

（2020年1月から2020年12月）

回数 所属 筆者（敬称略） ノード タイトル リンク
第1回 IBM 岸代憲一 - SPSS Modelerノード総選挙結果をヒモトク https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push01
第2回 IBM 西牧洋一郎 ユーザー入力 知られざる名脇役「ユーザー入力ノード」 で価格弾力性カーブを描いてみる https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push02
第3回 荏原製作所 神子島隆仁 データ検査 予測の出来を左右するデータ理解の達人「データ検査ノード」で一気に俯瞰する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push03
第4回 IBM 西牧洋一郎 再構成 ID付POSやIoT時系列データから特徴量を生成するスゴ技職人「再構成ノード」 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push04
第5回 MAI 木暮大輔 データ自動準備 お助けロボ参上!?「データの自動準備ノード」があなたに代わって予測精度を上げる https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push05
第6回 IBM 山下研一 CHAID 絶対エース「CHAIDノード」流行りの機械学習を圧倒する伝えやすさと使いやすさ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push06
第7回 三菱自動車工業 伴俊広 フィールド作成 新たなデータの道を切り開く、タフロードの俊足「フィールド作成ノード」 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push07
第8回 IBM 牧野泰江 異常値検査 ”いつもと違う”を見逃さない！凄腕検査官「異常値検査ノード」が異常を検知 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push08
第9回 SmartAnalytics 畠慎一郎 RFM集計 顧客データ分析の頼れる助さん＆格さん「RFM集計ノード」「RFM分析ノード」 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push09
第10回 IBM SoftwareService 西澤英子 SMOTE 機械学習時代の申し子「SMOTEノード」が不均衡データの壁を突破する https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push10
第11回 プラス 鳥海淳一 TwoStep 文系データ分析者の強い味方「TwoStepノード」で店舗の見えない特性をあぶり出す https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push11
第12回 IBM 守谷昌久 グローバルの設定 裏方の魔術師「グローバルの設定」が統計値をキャッシュ！後続プロセスで利活用 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push12
第13回 スタッツギルド 櫛田弘貴 レコード結合 ストリーム領域のキーマン「レコード結合ノード」の秒で繋げる力と過信にご用心 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push13
第14回 IBM 上田延寿 時系列 過去の山や谷を捉えて幅でトレンドを先読みする勝負師「時系列ノード」の真骨頂 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push14
第15回 福岡大学 太宰潮 置換 フィールドのマエショリスト「置換ノード」が魅せる凄ワザと関数＠FIELDの威力 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push15
第16回 IBM 水谷 好伸 データベース SQL魔法使い「データベースノード」がとどめの呪文で運用処理速度を向上 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push16
第17回 ADKマーケティング・ソリューションズ 田口仁 KNN 似た者探しの名人「KNNノード」（最近傍法）が気づかぬ隣人を言い当てる！ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push17
第18回 IBM 小林竜己 ベイズ 隠れた関係を見つける名探偵「ベイズノード」が変数間の因果構造を解き明かす https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push18
第19回 日本情報通信 近澤喜史 CPLEXの最適化 最強のラスボス「CPELXの最適化ノード」が予測の次の最終ステージで実力を解放 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push19
第20回 IBM 坂本康輔 スーパーノード ストリームを変幻自在に整頓活用する超人「スーパーノード」の神業パラメータ処理 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push20
第21回 三井住友海上火災 木田浩理 シミュレーション リスク博士「シミュレーションノード」がシナリオ別に示す臆病と強気の境界線 https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push21
第22回 IBM 千代田真吾 拡張ノード 一流エージェント「拡張ノード」。必要なタレントは外から連れてくれば良い！ https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push22
第23回 AIT 林啓⼀郎 自動分類 機械学習の多重奏！名指揮者「自動分類ノード」が織りなす至高のアンサンブル https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push23

第24回

 IBM 京田雅弘 - リレー完結！解説と振り返り https://community.ibm.com/community/user/ai-datascience/blogs/yoichiro-nishimaki/2025/01/24/push24

0 comments
113 views

Permalink

https://community.ibm.com/community/user/blogs/yoichiro-nishimaki/2024/12/20/menu