製品概要

IBM SPSS Data Preparationでは、データ準備段階を合理化する高度な手法を使用して、短時間でより精度の高いデータ分析結果を得ることができます。分析担当者は、完全に自動化されたデータ準備手続きを選択してすぐに結果を得ることも、別の方法を選択してより難易度の高いデータ・セットを準備することもできます。

IBM SPSS Data Preparationを使用すると、疑わしい、または無効なケース、変数、およびデータ値を簡単に特定できます。 また、欠損データのパターンの表示や変数分布の要約、および名義型属性用に設計されたアルゴリズムをより正確に操作できます。

主要搭載手法・機能

1ステップでデータを自動的に準備

ADP手順により、効率的な1ステップで質的エラーを検出、修正し、欠損値を補完することができます。ADP機能は、包括的な推奨事項を示す、視覚に訴える分かりやすいレポートを表示して、分析で使用する適切なデータを決定できるようにします。

データ準備のその他のオプション

データの自動チェックを実行して、データ検証手順により、時間のかかる面倒な手作業のチェックをなくします。この手順により、各変数の尺度基準(カテゴリー型または連続型)に基づいてデータ検証規則を適用できます。その後、データの妥当性を判断して、分析前に自分の判断で疑わしいケースを除去または修正できます。

尺度変数のビン分割または分割点の設定

最適なビン分割手順により、名義属性(Naive Bayesやロジット・モデルなど)のために設計されたアルゴリズムをより正確に使用できます。最適なカテゴリー(ビン)により、尺度変数をビン分割し、分割点を設定することができます。

3つのタイプの最適なビン分割から選択

モデル構築のためのデータの前処理として、3種類の最適なビン分割から選択できます。

1) 非監視: 等しい数のビンを作成します。

2) 監視: 分割点を決定するためにターゲット変数を考慮に入れます。この方式は非監視よりも正確ですが、計算集約型です。

3) ハイブリッド・アプローチ: 非監視と監視のアプローチを結合します。この方法は、特に離散値が多数である場合に役立ちます。

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