Oracle Crystal Ball データ分析

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Crystal Ball データ分析

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はじめに

本資料では、実データそのものを分析する「データ分析」機能をご紹介します– ヒストグラムやデータの相関・散布図を調べるには有効な機能です

– シミュレーションを行う前の実データの分析に有用です

実データ

散布図行列ヒストグラム


データ1つの概要を知る

度数分布（ヒストグラム）– データを等間隔で分割し、範囲内のデータ数を計測することにより、データの概要を知ることができる

値の出現個数

値の出現範囲（等間隔に分割）

データの個数


データ同士の関係性を知る

散布図の形状によって、データ間の関係性がわかる

正の線形関係Xの高い値に対して、Yの高い値が対応します。

負の線形関係Xの高い値に対して、Yの低い値が対応します。

無関係変数同士に何らかの関係にはありません。

Crystal Ballで扱う相関はスピアマンの順位相関– 一般的な相関係数（ピアソンの積率相関）とは異なるので注意

– 2つの変数をそれぞれ順位付けしたとき、対応する順位の関係性を数値で表したもの• 2つの変数の順位が完全に一致する場合の相関係数は1

• 全く逆の場合の相関係数は－1

– －1から＋1の範囲で変動し、絶対値が1に近いほど関係が強い


データ分析演習問題

• データ分析演習– CBwebサイトにあるサンプルファイル「雑誌販売モデル.xls」

• http://www4.kke.co.jp/cb/sample/download/SampleFiles_JP/Magazine%20Sales.xls

• 「販売データ」シートに移動


Crystal Ball上での操作

「その他のツール」→「データ分析」

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データ分析 –データ系列の参照–

予測の選択– モデルに存在する予測から1つ選択する

「次へ」をクリック


データ分析 –データ系列の参照–

オプション– 分析用データに対してヒストグラム／散布図の自動表示を設定

– 「分布の適合」機能を利用することも可能

データのヒストグラムを表示するときにチェックを入れる

ヒストグラムの表示方法と

「分布の適合」を実施するか否か

散布図行列表示の有無

選択したデータの分析と同時に、開かれたすべてのワークブックでシミュレーションが実行される


分析用データの出力結果

出力結果– 各データ系列に対するヒストグラムと適合結果

ヒストグラム

雑誌Aの売上

雑誌Bの売上

雑誌Cの売上

雑誌Dの売上

499 355 639 481相関:

雑誌Aの売上 1.0000 0.0166 -0.0128 -0.0124雑誌Bの売上 1.0000 -0.0059 0.0607雑誌Cの売上 1.0000 -0.0392雑誌Dの売上 1.0000

予測グラフ

傾向グラフ

重ねグラフ

散布図

相関マトリクスと表示オプション


ヒストグラムを表示

傾向グラフを表示

重ねグラフを表示

散布図行列を表示（詳細は次ページ以降）

分析用データの出力結果

表示オプション– 予測（青いセル）を複数選択することにより、様々な結果表示が可能

• 図は各グラフの例

雑誌Aの売上

雑誌Bの売上

雑誌Cの売上

雑誌Dの売上

499 355 639 481相関:


予測グラフ

傾向グラフ

重ねグラフ

散布図

雑誌Aの売上

雑誌Bの売上

雑誌Cの売上

雑誌Dの売上

499 355 639 481相関:


予測グラフ

傾向グラフ

重ねグラフ

散布図

雑誌Aの売上

雑誌Bの売上

雑誌Cの売上

雑誌Dの売上

499 355 639 481相関:


予測グラフ

傾向グラフ

重ねグラフ

散布図

雑誌Aの売上

雑誌Bの売上

雑誌Cの売上

雑誌Dの売上

499 355 639 481相関:


予測グラフ

傾向グラフ

重ねグラフ

散布図


分布の適合

分布の適合オプション– 「分布の適合」を実施することで、最も当てはまりの良い確率分布を自動判別

データの統計量と適合した確率分布の比較

（「表示」→「分割ビュー」）

適合した確率分布の線


データ同士の関係性を知る

散布図行列– 各項目同士の散布図をマトリクス状に並べた表のこと

– 相関係数が1となる線が直線にならないことに注意• 直線になるのは正規分布同士をプロットしたとき


散布図行列

散布図表示– 1つの項目に着目して分析することも可能（目標値設定）


散布図行列

散布図表示– 目標値設定により、1つの項目と他の項目の散布図のみを表示することが可能


使用できそうな実データがあれば分析する– データ間の相互関係をかくにんする

– エラーのない正しいデータかどうかを確認する

データが「存在する」ことよりも「有益である」ことのほうが重要– 実際には分析を行う前に、中身や取得方法を確認したほうがよい

– 「データ分析」が手掛かりを与えてくれる

データについてのまとめ


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