2.そぞろ歩きデータ分析に必要な操作を一通り網羅します。kiuraそぞろ歩きという事でいくつかの機能を紹介しましたが、これ以外にも様々な機能があります。Spotfireの基本的な操作方法を習得するために、バンドルされているデータを使用したチュートリアルがありますので、こちらもご覧ください。kiura自然界に隠された美しい真実を暴き出す前回、身体測定のデータの中で「ソフトボール投げ」に対して、どの測定項目が一番影響があるのか調査しました。「握力」や「長座体前屈」は関係なさそうだという事がわかりました。関連のある項目を元にソフトボールの飛距離を推測できるでしょうか?過去から学ぶ物理学者は理論的に「AはBとCというパラメータに関連するから、Bが動くとAはこれくらい動く」と数式を導き、実験で結果検証します。我々も、人体を仕組みを解き明かして、50m走とソフトボールの飛距離の関連性を明かすことはできるかもしれません。ここは手っ取り早く、実際の測定値から結果を推定しましょう。帰納的なアプローチです。過去データはたくさんあるのです、これらにフィットする数式を導き出して、使ってみます。理論的なものではないので間違っていることもあるのですが、それらは徐々に修正していくことができます。現実のデータからフィットしそうな数式を導くことを「モデル化」と呼びます。ツール→「回帰モデリング」を選択してください。「回帰モデリング」画面が開きます。「モデルメソッド」は線形回帰、「データテーブル」は取り込んだデータ、レスポンスカラムは目的変数と呼ばれ、モデル化の対象とするカラムを選択します。こちらに「ソフトボール投げ(m)」を選択します。「予測カラム」は説明変数と呼ばれます。レスポンスカラムを導き出すために使用するカラムを選択します。「20mシャトルラン」「立ち幅跳び」「50m走」「上体起し」「反復横とび」の5つを選択して「追加」ボタンを押してください。「OK」を押すと、結果ページが表示されます。0.5038の数値と係数表の値です。R-squaredの値は前回でも話題にしていたR2の値です。言うと、実際のソフトボール投げの数値に対してどれくらい良いモデルができたのか指標です。他のパラメータを追加したことで0.50に上昇しました。期待ほどではないです。係数表には実際のモデル式が読み取れます。NameとEstimateの行を見てください。Interceptは切片で、それ以外はそれぞれどれくらい影響を及ぼすかです。0.02というモデルになったという事です。実際にどれくらい適合しているのかは目で見た方がわかりやすいかもしれませんね。Importance」はグラフ右上のxを押して消してください。Fitted」をクリックすると散布図が表示されます。縦軸がソフトボール投げの実績、横軸はモデルから算出した理論値です。だいたい合っていそうですが、もっとフィッティングを高められないでしょうか?↑ちなみに結果の散布図は、普通の散布図と変わりありません。回帰線の追加とラベルの追加は前のページをご覧ください。モデルを修正するそれではモデルを修正してみましょう。今回は測定値だけを元にモデリングしました。数値項目を元にしたため、「学校」や「男女」などの属性は盛り込めてないのですね。小学校・中学校や男女で違いはありそうなので、これも追加してみましょう。モデルの要約の「モデルの編集」を押します。これで作成したモデルの変更ができます。説明変数に「学校」「性別」を追加してください。「OK」を押すと再集計されます。0.6643になり、だいぶ精度も高まったようです。散布図も収束してきましたね!係数表も更新されますが、こちらはだいぶ変わっています。男だったら3.81のボーナスポイントが追加のモデルです。男子だったら飛距離が伸びるのは納得ですが、小学生の方が中学生よりも飛距離が伸びるのは理解し難いですね。上体起こしや反復横跳びなどの値ほどには飛距離は伸びないので、身体が成長するにしたがってマイナス修正が必要なのでしょう。体力測定のデータで、ある程度ソフトボールの飛距離が推測できます。これって思っているよりもすごいことだと思いますよ。計測員も一人じゃ足りないですよね?ソフトボールは非常にコストの高い測定項目なんです。これを他のパラメータで推測できるという事は無駄な投資の抑制とコスト削減につながります。このモデルはファイル内に保存できますので、データを更新した際に、予測値を計算することができます。同じことを、製造業の品質と製造時のパラメータに変更すると、製造中に品質が悪いのかどうか判断できますし、サービス行では、会員が解約する予兆を捉えたり、逆にどの商品を購入してくれそうか、導くことができます。これで一通り、データ分析から予測ができるようになりましたね。視点でデータを分析してパラメータの間で色々な関係性がありそうだという事がわかりました。関連性の有無も大体分かると思います。サンプルデータはカラムの数も少ないのでHitに関連するパラメータを見つけたければ全ての軸を取ってみれば、どのパラメータが関連しているか分かりますが、実際はカラムが数百あるデータも珍しくありません。業務効率化という点からはおすすめできません。そこで統計的な手法を使って確認しましょう。kiura散布図を使用して傾向と外れ値を見る前回は棒グラフを使用して年収のサマリーをTeamやPosition別に比較してみました。サマリーではなく個別の選手に対して注目が必要な場合もあります。そのような時は散布図が便利です。散布図の作り方はツールバーのアイコンから「新規の散布図」をクリックします。kiura年収に差はあるか?データの取り込みができたら、データの傾向がどのようになっているのか確認します。今回のデータでは「Salery」カラムが年収ですので、どのような偏りがあるのか見ていきましょう。新規ページを作成します。画面上部にあるアイコンから「新規の棒グラフ」をクリックします。棒グラフが表示されました。最初の軸はSpotfireが自動的に決めてくれます。この場合は横軸がPosition、縦軸がローの数なので、LFポジジョンの選手が一番多いようです。選手の人数を見ていても面白くないので年収を比較してみましょう。クリックすると軸を選択できます。ここでSalaryを選択してみましょう。これで縦軸が年収になりましたので、ポジション別の年収合計になりました。あれ?少しおかしいですね。年収合計ではそれほどでもないです。年収の平均を見てみましょう。先ほどと同じようにカラム一覧が表示されます。上に集計方法が選択されています。現在はSum(和)になっていますので、Avg(平均)に変更します。