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  • IBMの京田です。 SPSS Modeler 推しノードリレー連載いかがでしたでしょうか? ユーザーイベントをきっかけに2020年2月にリレー連載を開始。秋のオンラインユーザー会でも、内容に触れるなどを経て、12月に私の回でリレー連載は完結いたします。22名のお客様とIBMメンバーが気に入ったノードを、理由やTipsと共に紹介してくださいました。なるほどSPSS Modelerが長くユーザー様に愛されるのは使いやすさだけでなく、奥の深さにもあるのだとあらためて感心しました。私なりにこの1年間の連載を感謝と共に振り返り、解説させていただこうと思います。 ...

  • はじめまして、株式会社AITの林と申します。 弊社はIBM製品の販売、導入、サポートを主な業務とするビジネスパートナーです。私個人に関しては、電子帳票、セキュリティ製品、不動産パッケージなどのソリューション担当を経て、現在はSPSS Modelerを中心にアナリティクス製品全般の技術担当マネージャーとして、SPSS等のソリューションの導入やデータ分析のお手伝いをさせていただいております。2020年9月に開催された ...

  • 日本アイ・ビー・エムの千代田です。 SPSS Modelerは製品が提供するノード(部品)をドラッグ&ドロップで組み合わせ、簡単な設定でさまざまなデータ加工・分析をすることができますが、場合によっては既存のノードでは実現できないケースもあります。そのような場合に、拡張ノードを使用するとSPSSの処理に独自の実装を組み込み、さまざまな要件に対応できるようになります。今回は拡張ノードを使用するための設定方法と具体的な使い道をご紹介します。 ...

  • こんにちは三井住友海上火災の木田です。 三井住友海上で損害保険の統計データを活用した新規ビジネス開発や 取引先企業のリスク低減を目的としたデータ分析コンサルティングを担当しています。 このたびデータ分析人材について書籍を出版致しましたので、ご興味があればぜひお手にとっていただくと幸いです。 →データ分析人材になる。目指すは「ビジネストランスレーター」(日経BP)はこちら ...

  • 日本アイ・ビー・エムの坂本です。 近年、仏像がブームですが、仏教では、六神通(ろくじんずう、ろくじんつう)と呼ばれる仏・菩薩が持っている6種の神通力があります。その中の一つ、「神足通(じんそくつう)」は、自由自在に自分の思う場所に思う姿で行き来でき、思いどおりに外界のものを変えることのできる力です。(Wikipedia より) 今回、私の推し「スーパーノード」は、その能力を分析者にマウス数クリックで与えてくれる、文字通り、超人的なノードです。 ...

  • 日本情報通信(NI+C)の近澤です。 弊社は、SPSS Modelerを中心としたSPSS製品販売からトレーニング・分析業務定着化のサポートサービスを提供しております。特に最近では、各業界の企業様に対して、SPSS製品とデータベース・MA(マーケティング自動化)等の製品との組合せで一連の業務課題解決をご支援する活動に注力しております。 これらご支援の中では、SPSS Modelerから出力した予測結果に基づき、その先の「最適化」を行いたいというご要望を頂く機会が増えております。 ...

  • 日本アイ・ビー・エムの小林竜己です。 2016年の入社以来、前職までのIT業界や製造業の仕事で得た様々なスキルや知識を活かし、データサイエンティストとして、自動車関係のお客様を中心に、日々、お客様のデータ分析やAI開発のお手伝いをしています。最近はAI人材教育に携わることも多く、IBM Cognitive Technology ...

  • 株式会社ADKマーケティング・ソリューションズの田口仁です。 ...

  • 日本IBMシステムズ・エンジニアリング(ISE)の水谷です。 データサイエンティストとしてお客様のデータ活用をお手伝いしています。特に最近ではデザインシンキングを取り入れたDX推進オファリングの提案も行っています。このブログでは私が過去にお客様のデータ分析基盤を構築する際に実際に直面したパフォーマンス課題とデータベースノードによる解決策を紹介します。 データベースノードとは? 「データベースノード」は入力するデータがデータベースの時に使うノードです。設定項目はいたってシンプル。2つのモードを選択でき、デフォルトは「テーブル」です。こちらは入力としてデータソースの他にデータベースのテーブル名を指定して完了。データソースは予めODBC登録をしておけばOKです。 ...

  • 福岡大学の太宰です。 大学の講義でSPSS Modelerを使ってデータ分析(決定木分析やクラスター分析等)を教えています。 もう10年以上も前になりますが、私自身が大学院生だった頃、IBMに統合される前のSPSS社で数年間インターンをしていました。当時Clementineと呼ばれたModelerで数多くの企業のデータに触れた経験が今の私の武器になっています。ですので、今回リレー連載の執筆のお話をいたいただいた時には恩返しの気持ちもあって、迷わずお引き受けいたしました。今回私が推すのは、予測モデルの出来を左右するデータ加工の要、「置換ノード」。「@FIELD」等々を使うと効果的にデータの前処理をすることができます。私が頼りにしている「マエショリスト」の凄ワザを紹介いたします。 ...

  • 日本アイ・ビー・エムの上田です。 商品やサービスが将来どの程度売れるか推測する機会をお持ちだったことはないでしょうか。グラフを作り、経験に照らして鉛筆を舐めながら「このくらいかな?」と勘を働かせても良いのですが、SPSS Modelerでの統計モデル作りをお勧めします。アルゴリズムとパラメータは自動選択してくれますのであっけなく出来上がります。内部的には、丁寧に対象の時間経過に伴う変動(過去の傾向)をモデル化し、将来に適用して予測値を得られます。そして結果としてチャートのように予測を幅で扱うことで経験や勘よりも業務上のリスクや機会をコントロールできるのです。 ...

  • スタッツギルドの櫛田です。 弊社は、IBM SPSSのライセンス販売、受託データ分析、コンサルティング、研修サービスなどの支援サービスによって、データ分析による価値創出のサポートさせていただいております。これまで、企業、医療機関、大学、研究機関、官公庁など1500社を超えるお客様にソフトウェアや支援サービスをご提供して参りました。今回は、数あるModelerのノードの中から前処理のための「レコード結合」ノードを留意点と合わせて解説したいと思います。 ...

  • 日本アイ・ビー・エムの守谷です。 皆さんは「グローバルの設定」ノードをご存知でしょうか?一度知ると手放せない私の推しノードは、不運にも名前の分かりにくさと、機能を想起させない地球のアイコンによって謎ノード扱いされてきました。名前とアイコンのイメージから「海外で利用されている単位の変換?」「緯度経度関係の設定?」などと誤解され、触れる機会がなかった方も多いのではと推測します。 また、グローバルの設定ノードの機能は他のノードでも代替できるため、本ノードがなくても目的のデータ加工や分析を行うことができます。なので決して主役にはならない「裏方」なのですが、本ノードを活用するといろいろな統計指標や特徴量の計算を効率化でき、新しい分析のアイディアがどんどん湧いてくる「魔術師ノード」なのです。 ...

  • プラス株式会社の鳥海です。 プラスは「新しい価値で、新しい満足を。」を企業理念に、「ユニークネスの追求」のもと、文房・事務用品やオフィス家具の製造・販売、そして新たな中間流通事業を柱に事業を展開しています。 その中で私の所属するリテールサポートカンパニーは、主に量販小売チェーン(ホームセンター、GMS、スーパーマーケット、ドラッグストア…)のお客さまに対し、業界に蔓延る「経験」・「勘」・「慣習」による売場提案ではなく、POSやID-POSデータといった、データ分析(エビデンス)に基づいた、お客さま視点の最適な文具売場の提案活動を推進しております。 ...

  • IBMソフトウェアサービスの西澤です。 Modelerとは、その前身であるClementineの頃からの付き合いとなります。かれこれ20余年。 この間に、数多くの機能が開発され、ノードとして搭載されてきました。現在も、お客様からのリクエストや、データ分析動向の流れから人気のあるアルゴリズムやテクノロジーを使った新機能を拡充し続けています。また、以前からのノードも、新バージョンに置き換わるものがあるにせよ、途中からなくなったノードはありません(ゼロではありません。私の記憶の中ではただ一つ)。 ...

  • みなさん、こんにちは。スマート・アナリティクスの畠と申します。 私は、2015年までSPSS社、IBM社にてSPSS製品のマーケティング担当を10年以上担当させていただきました。現在はスマート・アナリティクスという会社にてデータ分析を多くの皆さんにご利用・活用いただくための活動を行っています。 SPSS時代の大先輩、牧野さんからのリレーを引き継いだ今回の連載。私の推しノードとして顧客データ分析の際に非常に便利なRFMノードについてご紹介をしたいと思います。そもそもRFMって何だ?という方のためにRFM分析の基本のご紹介と共にModelerを利用したRFM分析について解説をしていきましょう。 ...

  • 今回は、IBM ソフトウェアサービスの牧野が担当させていただきます。私の推しノードをご紹介する前に言わせてください。推しを1つに絞るのはなかなか難しいです。SPSS Modelerはバージョンアップの度に魅力的なノードが追加されます。SPSS Modelerの前身であるClementineから成長を見続けている身としては、目移りせずにはいられないですね。ついつい推し変なんてこともあります。そんな私の今の推しは「異常値検査ノード」です。 ...

  • 三菱自動車工業の伴です。 自動車会社には、開発、生産、流通、販売、品質管理、アフターサービス、広報等の業務に加えて経理、購買、人事等のバックエンドのものまで活用可能なデータが幅広く存在します。さらに自動車業界のコネクテッド化(=C)、自動運転化(=A)、Shared Service(=S)、電動化(=E)、いわゆる「CASE」の流れを受け、当社でも次世代のモビリティサービスのための多様なデータや課題を扱うようになりました。 ...

  • 今回は、SPSS Modelerノード人気投票で第一位を獲得した絶対エースCHAIDを取り上げます。CHAIDを使ったことのない方は絶対エースとして君臨する理由を、よく利用する方にはその魅力を再発見いただけるようにお伝えできればと思います。 なお、この記事は予測分析の用語をある程度ご存知の方向けに書かれています。もしご存知なければ、まずは「決定木」「予測モデル」「特徴量」の意味を調べてみてください。 ...

  • MAIの木暮です。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1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課題解決を支援するサービスを提供しています。 分析を始めるにあたって、データを加工することは効果的なモデルを作成するのに最も重要なものの1つとして挙げられます。ほとんどの場合、データは分析用に集められたものではなく、データベースや収集システムの設計上効率の良い形になっています。そのため、データ分析にあたっては、データの下準備がモデリングよりも重要な位置を占めるのです。データの準備における主な作業としては、集めたままのデータの中から有用なフィールドを抽出したり、欠損値や外れ値を処理したり、新しいフィールドを作成することなどが含まれます。このように、データの加工では数多くのタスクをこなさなければならず、分析に必要不可欠な段階であると同時に最も時間がかかってしまう段階でもあります。 ...