アナライザー|データ解析プラットフォーム最善の決断は、最善の分析から。アナライザーを利用するには、以下のボタンをクリックしてください。使い方ピーシーキッドアナライザーの使い方を、具体例を交えて説明します。※説明文に現れる企業とデータは、すべて架空のものです。※説明で使われるデータは小規模ですが、これは説明を分かりやすくするためです。一般的に、ディープラーニングは大規模なデータに対して効果を発揮します。140レストランを複数店舗展開している企業が新規店舗を計画する場合、複数の候補の中から最も売上が期待できる店舗に決定すべきです。そこで、既存店舗の売上のデータと、最寄り駅からの時間や交通量、駐車場の有無などのデータを学習すれば、それぞれの新規店舗の売上が予測できます。学習データは、既存店舗(32件)とします。Excelファイルはrestaurant_train.xlsxです。ここで、駐車場の有無が0か1になっていることに注意してください。このような二者択一のデータは、駐車場無し=0、駐車場有り=1、と表すとうまくいきます。「有無」なので、2台駐車できる場合も、100台駐車できる場合も、1です。0予測用データは、新規店舗候補(4件)とします。Excelファイルはrestaurant_test.xlsxです。ここで、予測用データには売上高の列がないことに注意してください。売上高はこれから予測するものなので、予測用データから取り除きます。0コピー機は、長期間使用すると故障しやすくなりますし、たくさんコピーしても故障するでしょう。故障してから急遽サービスマンを派遣するよりは、故障する前に点検をし、予防的な部品交換をしたほうが、サービスマンを計画的に使えます。そこで、コピー機が稼働しているか故障したかのデータと、使用期間や通算コピー枚数などのデータを学習すれば、稼働しているコピー機の故障確率が予測でき、確率の高い順に点検することができます。学習データは、稼働しているか故障したコピー機(64件)とします。Excelファイルはcopier_train.xlsxです。ここで、「故障」が0か1になっていることに注意してください。このような二者択一のデータは、稼働している=0、故障した=1、と表すとうまくいきます。400予測用データは、稼働しているコピー機(28件)とします。Excelファイルはcopier_test.xlsxです。ここで、予測用データには故障の列がないことに注意してください。故障はこれから予測するものなので、予測用データから取り除きます。131テーマパークで働くアルバイトを採用する場合、来客数が多い季節は採用を増やし、来客数が少ない季節は採用を減らす必要があります。そこで、過去の月々の来客数を学習すれば、近い将来の月々の来客数が予測でき、それに応じて採用計画を立てることができます。学習データは、過去の来客数(120か月)とします。Excelファイルはtheme_park.xlsxです。参考までに、このExcelファイルの年月は、日付(例えば2006/1/1)を入力してから、表示形式を年月(2006年1月)にしたものです。予測用データは要りませんが、代わりに予測する期間を入力しますので、36(3年後まで)と決めておきます。トップページトップページでは、ディープラーニングと統計データ解析について、簡単に説明しています。説明の仕方は、女性の吹き出しが基本的な内容、男性の吹き出しが詳しい内容です。ピーシーキッドアナライザーを初めて使われる方は、一度お読みください。「次へ」をクリックしてください。「問題の選択」画面では、以下の3種類のメニューから1つを選択します。数量を予測したい確率を予測したい時系列データを分析したいどれを選択したらよいか分からないなら、女性の吹き出しの質問に答えてください。新規店舗の売上予測のように、時間以外のデータから数量を予測する場合は、「数量を予測したい」を選択します。機械の故障確率の予測のように、確率を予測する場合は、「確率を予測したい」を選択します。月々の来客数の予測のように、時間から数量を予測する場合は、「時系列データを分析したい」を選択します。新規店舗の売上を予測するここでは、新規店舗の売上を予測します。トップページで「次へ」をクリックし、「問題の選択」画面で「数量を予測したい」をクリックしてください。「学習用アップロード」画面では、学習データが入力されたExcelファイルをアップロードします。「参照」をクリックして学習ファイル(この場合はrestaurant_train.xlsx)を選択し、「アップロード」をクリックしてください。「データ設定」画面では、必要に応じてデータの設定を行います。学習データが以下のとおりであれば、設定は不要なので、「次へ」をクリックしてください。1行目に項目名(ヘッダーと言います)2行目以降にデータを入力している。-12.3)で入力している。2000/12/31)で入力している。真偽や有無(真理値と言います)は0や1で入力している。分類や属性(カテゴリーと言います)は文字や記号で入力している。データなしは空欄にする。「予測用アップロード」画面では、予測用データが入力されたExcelファイルをアップロードします。「参照」をクリックして予測用ファイル(この場合はrestaurant_test.xlsx)を選択し、「アップロード」をクリックしてください。「項目の選択」画面では、「何を予測しますか」(目的変数と言います)と「何から予測しますか」(説明変数と言います)を選択します。「何を予測しますか」を変更すると、その項目は「何から予測しますか」でオフになります。「何から予測しますか」は、「何を予測しますか」以外のすべてをオンにします。住所や電話番号など、予測に関係ないと思われる項目は、オフにしてください。このデータの場合、「何を予測しますか」を「売上高(百万円/年)」、「何から予測しますか」をそれ以外のすべてとします。選択」画面では、「ディープラーニング」と「統計データ解析」のどちらかを選択します。「ディープラーニング」をクリックすると、ディープラーニング(具体的にはディープニューラルネットワーク回帰)が始まり、約3分後に結果が表示されます。「統計データ解析」をクリックすると、統計データ解析(具体的には重回帰分析)が始まり、約20秒後に結果が表示されます。0「予測結果の表示」画面では、以下のように予測値が表示されます。(ディープラーニングの場合、内部で乱数を利用しているため、毎回多少異なる予測値になります。「予測結果をダウンロード」をクリックすると、予測値がExcel形式でダウンロードされます。予測精度と予測誤差も表示されます。予測精度は決定係数で計算され、大きいほど精度が良いです。このデータの場合、ディープラーニングの予測精度は80%前後、統計データ解析の予測精度は50%前後となり、ディープラーニングの方が精度が良いことが分かります。Error)で計算され、小さいほど精度が良いです。このデータの場合、ディープラーニングの予測誤差は16前後、統計データ解析の予測誤差は26前後となり、やはりディープラーニングの方が精度が良いことが分かります。このデータは、「駐車場があれば、売上は交通量が多いほど増え、駐車場がなければ、売上は最寄り駅からの時間が短いほど増える。」という特徴を持っています。統計データ解析では、このような場合分けはうまくできません。ディープラーニングなら、勝手に場合分けを行って、精度の良い売上予測を行います。最後に、「トップページに戻る」をクリックすると、トップページに戻ります。機械の故障確率を予測するここでは、機械の故障確率を予測します。トップページで「次へ」をクリックし、「問題の選択」画面で「確率を予測したい」をクリックしてください。「学習用アップロード」画面では、学習データが入力されたExcelファイルをアップロードします。「参照」をクリックして学習ファイル(この場合はcopier_train.xlsx)を選択し、「アップロード」をクリックしてください。「データ設定」画面では、必要に応じてデータの設定を行います。学習データが以下のとおりであれば、設定は不要なので、「次へ」をクリックしてください。1行目に項目名(ヘッダーと言います)2行目以降にデータを入力している。-12.3)で入力している。2000/12/31)で入力している。真偽や有無(真理値と言います)は0や1で入力している。分類や属性(カテゴリーと言います)は文字や記号で入力している。データなしは空欄にする。「予測用アップロード」画面では、予測用データが入力されたExcelファイルをアップロードします。「参照」をクリックして予測用ファイル(この場合はcopier_test.xlsx)を選択し、「アップロード」をクリックしてください。「項目の選択」画面では、「何を予測しますか」(目的変数と言います)と「何から予測しますか」(説明変数と言います)を選択します。「何を予測しますか」を変更すると、その項目は「何から予測しますか」でオフになります。「何から予測しますか」は、「何を予測しますか」以外のすべてをオンにします。住所や電話番号など、予測に関係ないと思われる項目は、オフにしてください。このデータの場合、「何を予測しますか」を「故障」、「何から予測しますか」をそれ以外のすべてとします。選択」画面では、「ディープラーニング」と「統計データ解析」のどちらかを選択します。「ディープラーニング」をクリックすると、ディープラーニング(具体的にはディープニューラルネットワーク識別)が始まり、約3分後に結果が表示されます。「統計データ解析」をクリックすると、統計データ解析(具体的にはロジスティック回帰分析)が始まり、約20秒後に結果が表示されます。400「予測結果の表示」画面では、以下のように予測確率が表示されます。(ディープラーニングの場合、内部で乱数を利用しているため、毎回多少異なる予測確率になります。「予測結果をダウンロード」をクリックすると、予測確率がExcel形式でダウンロードされます。予測精度も表示されます。予測精度はパーセンテージで計算され、大きいほど精度が良いです。このデータの場合、ディープラーニングの予測精度は93%前後、統計データ解析の予測精度は90%前後となり、ディープラーニングの方が精度が良いことが分かります。このデータは、「コピー機は、ある一定の期間使用するか、ある一定の枚数をコピーすると、故障しやすくなる。」という特徴を持っています。統計データ解析では、このような条件の組合せがうまくできません。ディープラーニングなら、勝手に条件を組み合わせて、精度良く故障の予測を行います。最後に、「トップページに戻る」をクリックすると、トップページに戻ります。月々の来客数を予測するここでは、月々の来客数を予測します。トップページで「次へ」をクリックし、「問題の選択」画面で「時系列データを分析したい」をクリックしてください。「学習用アップロード」画面では、学習データが入力されたExcelファイルをアップロードします。「参照」をクリックして学習ファイル(この場合はtheme_park.xlsx)を選択し、「アップロード」をクリックしてください。「データ設定」画面では、必要に応じてデータの設定を行います。学習データが以下のとおりであれば、設定は不要なので、「次へ」をクリックしてください。1行目に項目名(ヘッダーと言います)2行目以降にデータを入力している。-12.3)で入力している。2000/12/31)で入力している。真偽や有無(真理値と言います)は0や1で入力している。分類や属性(カテゴリーと言います)は文字や記号で入力している。データなしは空欄にする。「項目の選択」画面では、「何を予測しますか」(目的変数と言います)と「何から予測しますか」(説明変数と言います)を選択します。このデータの場合、「何を予測しますか」を「来客数(千人)」、「何から予測しますか」を「年月」とします。設定」画面では、予測する期間を入力して、「次へ」をクリックします。学習データが月ごとで、36か月先まで予測したければ、「36」と入力します。選択」画面では、「ディープラーニング」と「統計データ解析」のどちらかを選択します。「ディープラーニング」をクリックすると、ディープラーニング(具体的にはリカレントニューラルネットワーク)が始まり、約3分後に結果が表示されます。「統計データ解析」をクリックすると、統計データ解析(具体的にはSARIMA分析)が始まり、約20秒後に結果が表示されます。統計データ解析の場合、例えば周期12の季節変動があれば、「季節変動」をオンにし、「季節変動の周期」に「12」と入力します。147.294「予測結果の表示」画面では、以下のように予測値が表示されます。(ディープラーニングの場合、内部で乱数を利用しているため、毎回多少異なる予測値になります。「予測結果をダウンロード」をクリックすると、予測値がExcel形式でダウンロードされます。折れ線グラフも表示されます。青が実測値、赤が予測値です。全体的に上昇傾向12か月周期で増減を繰り返すという特徴を見つけています。ディープラーニングでは、これらの特徴を勝手に見つけています。最後に、「トップページに戻る」をクリックすると、トップページに戻ります。「データ設定」画面で「詳細設定を表示する」をクリックすると、データ設定のプルダウンメニューが表示されます。最初は数字(または日付)の列は、数量(または日付)と見なされ、文字や記号が混じっていれば、その行は取り除かれます。文字や記号の列は、カテゴリーと見なされ、数字が混じっていてもカテゴリーと見なされます。空欄は「データなし」と見なされ、その行は取り除かれます。なっていますが、プルダウンメニューで変更できます。基本的に、数字は数量と見なされますが、設定するとカテゴリーと見なすことができます。製品番号や社員番号は、数字であってもカテゴリーです。2.女性のようなアンケート項目の回答を、Excelに1や2と入力した場合、この数字はカテゴリーと見なすべきです。4.面白いのようなアンケート項目の回答を、Excelに1~4と入力した場合、この数字は数量と見なしてもカテゴリーと見なしてもよいでしょう。数量と見なすと、「4×つまらない=面白い」という無意味な情報がある反面、「つまらない<面白い」という意味のある情報が得られます。基本的に、文字や記号はカテゴリーと見なされますが、設定するとゼロや「データなし」と見なすことができます。人数の項目で、該当者なしを「-」と表した場合、文字や記号をゼロと見なすように設定します。人数の項目で、不明を「-」と表した場合、文字や記号を「データなし」と見なすように設定します。基本的に、空欄は「データなし」と見なされますが、設定するとゼロや特別なカテゴリーと見なすことができます。人数の項目で、該当者なしを空欄で表した場合、空欄をゼロと見なすように設定します。平日・休日の項目で、平日は空欄、休日は「休日」と表した場合、空欄を特別なカテゴリーと見なすように設定します。「問題の選択」画面で「確率を予測したい」を選択した場合、「項目の選択」画面で「何を予測しますか」(目的変数)は、基本的に0や1(真理値)の項目を選びますが、カテゴリーを選ぶこともできます。「何を予測しますか」(目的変数)として選んだカテゴリーが3種類であれば、3つの予測確率が計算されます。3種類ならば、「予測結果の表示」画面では「色=白」、「色=灰色」、「色=黒」の3列にそれぞれの予測確率が表示されます。Excelファイル作成の注意点ピーシーキッドアナライザーにExcelファイルをアップロードすると、自動的にデータ設定が行われますが、以下のような場合はエラーが発生したり、意図しないデータ設定になります。列を削除したり、途中でデータ設定をしてください。空欄のみの列が最初や途中にあり、空欄を「データなし」と見なす設定の場合、すべての行が削除され、データが少なすぎるというエラーが発生します。空欄のみの列が最初や途中にあるなら、その列を削除しておいてください。すべて同じ数量またはカテゴリーの列は、学習データとして無意味なので、その列を削除しておくか、「項目の選択」画面で「何から予測しますか」(説明変数)をオフにしてください。すべて異なるカテゴリーの列は、学習データとして無意味なので、その列を削除しておくか、「項目の選択」画面で「何から予測しますか」(説明変数)をオフにしてください。数字と文字や記号が混在している列については、最初に数字が見つかれば数量と見なされ、文字や記号は削除され、最初に文字や記号が見つかればカテゴリーと見なされ、数字もカテゴリーと見なされます。数字と文字や記号が混在している列があるなら、「データ設定」画面で「詳細設定を表示する」をクリックし、設定が意図したものか確認し、必要に応じて変更してください。