データ分析/AI導入サービス

データ分析/AI導入サービス 大量データを扱うには様々な障害・リスクと戦う必要があります。 お困りの事がありましたら、ニュートラルにお任せ下さい！！ 不正データの データサイエン 不統一なデータ 大量ファイルか 解析ツールの チェック・除去・ ティストの雇用・ の整形 らの集約 加工 選定・導入 育成 分析方法検討 時間とコスト ◆データ分析サービス概要 データ整形 事前解析 本解析（因果探索） レポート作成 3D-DataViewer ◆データサイエンティスト監修による、以下の仕組みを構築します。 ・データ解析のフロー化 ・データ整形・事前解析・本解析・レポート（一部）の専用ツール化します。 ◆データサイエンティスト育成プログラムも行っております。 ・企業様向け育成プログラム ・個別育成プログラム ・一般向けセミナー データ分析関連事業のご案その内他弊社製品のトライアル版がダウンロード出来ます。 名古屋市中区錦二丁目9番29号 ORE名古屋伏見ビル11階

データ分析/AI導入サービス 統計的因果探索の必要性について なぜ因果なのか？ データ分析から得られた知見を使ってなんらかのアクションをしたい場合は予測だけでは多くの場合は不十 分だという現実があります。一般にデータ分析からは現象をよく説明できるモデル構築することが多く、予 測に利用されます。例えば来月の売り上げ予測や収穫量の予測などです。 最近のユーザーが求めているデータ分析のゴールは何か？ 利益UP、集客率UP、歩留まり改善などを達成するためは何を行えば良いのか？ 次のアクションとしての行動（宣伝広告戦略、マーケティング戦略など）を知る事が重要。 従来の統計的因果探索 統計的因果探索は全く新しい概念ではないですがデータ分析の中でも非常に難しく一般には回帰分析のよう に使えるというものではありません。仮定をおく (Assumptions)事が始の仕事になりますがこの段階で因 果ダイアグラム（DAG）を観測データからの経験などが総動員して作成する必要があります。つまり、自動 的に因果関係が導かれるような手品ではありません。 弊社では 滋賀大学データサイエンス学部教授・清水 昌平氏が考案した LiNGAM（linear non-Gaussian acyclic model）モデルを 内製ツールに実装しデータの因果関係を明らかにする 分析サービスを始めました。 参考文献 統計的因果探索(機械学習プロフェッショナルシリーズ)清水昌平・著 LiNGAMの凄さ 重回帰分析などでは目的変数や説明変数を決める必要がありますがLiNGAMではデータから自動的かつ確実 に決められます。ただし、LiNGAMにも一定の仮定があり、実データに対して利用する場合に仮定が成り立 つことを確認することには困難が伴いますが弊社ではデータサイエンティストが統計解析の手法を使いこの 困難の多くを解決することも行います。 清水 昌平氏によれば 「因果効果の予測が目的の場合、因果グラフの推測にいくらか誤りが含まれていても、因果効果の予測がう まく行けば、それで十分だという考え方もあるでしょう。」 引用）「統計的因果探索」清水 昌平著 ということからも自動的に因果ダイアグラム（DAG）を生成し因果効果が得られるだけでもそのメリットは 非常に大きなものになります。 ※重回帰分析 複数のデータ列に対して利用者が、ある列のデータ（目的変数）を他の列（説明変数）から予測するモデル の一種。目的変数と説明変数はモデル設計者が決める必要があり説明変数のセットを適切に決める事は単純 では無いですがLiNGAMでは自動的に決定されます。 LiNGAM（linear non-Gaussian acyclic model）モデル 未観測変数（外生変数）は互いに独立で非ガウス連続分布に従う。 ※）独立性を仮定することは、各観測変数に対して、未観測共通原因がないことを意味します。 ※未観測変数（外生変数）とは観測変数に影響を与える観測されなかった変数（ノイズと考えても良い） 各観測変数の因果関係に非巡回性を仮定 ※）変数から出発して関係性をたどっても、元の変数に戻ってこれないことを意味します。 データ分析関連事業のご案その内他弊社製品のトライアル版がダウンロード出来ます。 名古屋市中区錦二丁目9番29号 ORE名古屋伏見ビル11階