IBM SPSS Data Preparation
― データ準備の自動化で分析精度を向上 ― ADPと最適ビン分割を搭載
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アドオン。完全自動化されたデータ準備か、個別調整を含む柔軟な準備かを選択できます。
Data Preparation でできること
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アドオン。完全自動化されたデータ準備か、個別調整を含む柔軟な準備かを選択できます。
本モジュールが解決する課題
- 分析前のデータクリーニング工数の削減
- 尺度変数のカテゴリ化（ビン分割）
- Naive Bayes・ロジットモデル向けの前処理
- 再現性の高いデータ準備プロセスの確立
代表的な利用シーン
ADPによる一括前処理
大量データ分析
数十項目の変数を含むデータセットを一度に確認・修正し、分析準備を大幅に効率化します。
最適ビン分割
予測モデリング
ロジスティック回帰や決定木向けに、連続変数を最適なカテゴリに分割します。
データ検証ルール
継続調査
繰り返し実施する調査で、データ検証ルールを保存し再利用することで品質を担保します。
主な搭載分析手法
1
ADP（自動データ準備）
外れ値検出・欠損補完・尺度変換・カテゴリ統合を一括実行する自動化機能。
2
データ検証手順
尺度基準（カテゴリ型／連続型）に基づく検証ルールの自動適用。
3
最適ビン分割
連続変数を最適なカテゴリに分割。非監視・監視・ハイブリッドの3方式から選択。
4
欠損値パターン分析
欠損データのパターンを可視化し、補完戦略の判断材料を提供。
SPSS Statistics Base ／ 関連モジュールとの関係
Data Preparation は SPSS Statistics Base の上位に位置するアドオンで、Base 単体では実行できない手法を補完します。研究・業務内容に応じて関連モジュールと組み合わせることも可能です。
| 製品／モジュール | 主な役割 | 本モジュールとの関係 |
|---|---|---|
| SPSS Statistics Base | 基本的な記述統計・データ加工 | 本モジュールの前提。Baseに追加して利用。 |
| SPSS Missing Values | 多重代入法など高度な欠損値補完 | 欠損値処理に特化したい場合に併用。 |
Data Preparation の導入、お気軽にご相談ください
研究テーマ・業務要件に応じて、最適なモジュール構成をご提案します。
導入見積もり・アカデミック価格のご相談も承ります。
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