TIBCO Statisticaのポイント
- 機械学習などの作業をテンプレートで実行
- 1万4000以上の関数が利用可能、拡張性の高いR言語にも対応
- ProfessionalやExpert Data Science、Enterpriseなど4つを用意
TIBCO Statisticaの製品解説
「TIBCO Statistica」は、データサイエンティストのノウハウを取り入れて予測、分析できる統計解析ソフトウェア。データマイニングや予測分析、機械学習などの作業をテンプレートで実行する。
将来のトレンドを予測して新規顧客やセールス機会を獲得する、業界動向を予測、仮説検証する、予測分析によって不正などのさまざまなビジネスリスクを減らすなどの用途で活用できる。
一つの共通するユーザーインターフェースから1万4000以上の関数が利用可能。データマイニング作業の自動化やカスタマイズ可能なテンプレート、迅速な展開など、オープンで柔軟、拡張性の高いR言語にも対応している。
Multivariate Exploratory Technique Modules | 各種クラスタ分析 各種因子分析 主成分分析 分類分析 正準相関分析 信頼性試験 項目分析 分類木 対応分析(コレスポンデンス分析) 多次元尺度構成法 判別分析 一般判別分析モデル(GDA) パワーアナリシス、ニューラルネットワーク(MLP、RBF) |
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Advanced Linear/Non-Linear Modules | 一般線形モデル(GLM) 一般回帰モデル(GRM) 一般化線形モデル(GLZ) ステップワイズモデル(ロジステック回帰、Cox回帰、線形回帰) 一般部分最小二乗法モデル(PLS) NIPLASアルゴリズムによるPCA/PLS 分散成分 混合モデル分散分析/共分散分析 生存時間分析 Cox比例ハザードモデル 一般非線形推定 非線形回帰 対数線形分析 時系列分析 共分散構造分析(SEPATH) |
Industrial Statistics & Six Sigma Methods | 変数選択とフィルタリング機能 工程分析 実験計画(DOE) 各種多変量品質管理チャート シックスシグマ支援機能 |
Data Mining Modules | 一般回帰と回帰ツリーモデル(Gtrees) 一般カイ二乗自動相互作用検出(CHAID)モデル 決定木(CART、CHID) 一般化加法モデル(GAM) 多変量適応回帰スプライン(MARS) クラスタ分析(一般化EMアルゴリズム、k-meansなど) 機械学習(ナイーブベイズ、サポートベクタマシーン、K近傍法など) 独立成分分析 アソシエーション分析 各種予測モデルのPMML形式へのエクスポート 適合度、分類、予測計算 変数選択とスクリーニング機能、事前データ処理 |
「Professional」「Expert Quality Control」「Expert Data Science」「Enterprise」の4つが用意されている。
Professionalは、ワークフロー作成「Data Mining Workspaces」や統計的工程管理(Statistical Process Control:SPC)「Industrial Statistics」、多変量統計的工程管理(Multivariate Statistical Process Contro:MSPC)「MSPC」、ピボット「Reporting Tables」、管理者の監視ダッシュボード「Dashboards Admin」といった機能を搭載している。
Expert Quality Controlは、Professionalの機能に加えて、データベースからデータを取得し、前処理をするETL、レポートなどの作成工程を展開する「Rules Builder」、システムコネクタの「PI Connector」などの機能を利用できる。
Expert Data Scienceは、Expert Quality Controlの機能に加えてデータマイニングなどで活用される「Sequence and Link Analysis(SLA)」や「Weight of Evidence(WoE)」などを搭載している。
Enterpriseは、Expert Data Scienceの機能に加えて、主要変数の最適な組み合わせを検知するための「Process Optimization」、予測モデルをC++やJava、SQLなどのコードとして生成する「Code Deployment」などの機能を利用できる。
用途と機能 | データサイエンティストのノウハウを取り入れて予測、分析できる統計解析ソフトウェア |
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特徴 | データマイニングの自動化で初心者でも専門家のように分析が可能。データに潜むさまざまなパターンを発見する |