Methods
手法の名前だけでなく、何を調べたいときに使うのか、どんなデータを用意し、結果をどう読めばよいのかをご紹介します。活用場面を参考に、目的に近い手法からご確認ください。
以下はver1.4の製品化ベースで実装済みとして整理している機能です。販売版に向けて、入力条件・出力内容・例外処理・再現性を検証しています。手法の一般的な説明と、製品で利用できる詳細設定は区別してご確認ください。
01
まずデータの状態を把握し、条件やグループによる違いを調べます。
解析前に表の内容と列の種類を確認するための準備機能です。
主な活用場面測定値の列に文字や単位が混ざっていないか、サンプルIDが数値として扱われていないかを確認します。
平均やばらつき、分布を整理し、データの全体像をつかみます。
主な活用場面条件や対象を比較する前に、データのばらつきや分布の偏りを確認します。
グループ間の平均値の違いを、データのばらつきを踏まえて調べます。
主な活用場面二つの群の平均値を比較する場合はt検定、複数の群の平均値を比較する場合は分散分析を検討します。
複数の平均値を比べるとき、比較を繰り返すことによる誤判定を考慮します。
主な活用場面すべての群の組合せを比較する場合はTukey法、基準となる群と他の各群を比較する場合はDunnett法が候補です。
02
変数同士の関係や、多数の測定項目に隠れた傾向を整理します。
二つの変数が一緒に増減する傾向と、その強さを調べます。
主な活用場面複数の評価項目について、一方の値の変化に伴い、もう一方がどのように変化するかを調べます。
評価したい値と、それに関係する変数との関係を数式で表します。
主な活用場面一つの要因と評価結果の関係を調べる場合は単回帰、複数の要因を合わせて扱う場合は重回帰を検討します。
多数の測定項目を少数の合成指標に要約し、データ全体の傾向を見やすくします。
主な活用場面多くの評価項目をまとめ、対象同士の共通点や違いを少数の軸で把握します。
複数の項目に共通する変動を、少数の潜在的な因子で説明することを目指します。
主な活用場面複数の評価項目が似た動きをする背景に、共通する側面があるかを検討します。
特徴の似た対象をまとめ、データ内のグループを探索します。
主な活用場面複数の特徴をもとに対象をグループに分け、それぞれの傾向を比較します。
03
どの条件で実験するかを計画し、因子の影響や有望な条件範囲を調べます。
多数の因子から、応答に関係する重要な因子を絞り込むための実験計画です。
主な活用場面候補となる要因が多い段階で、詳しく調べる要因の優先順位を検討します。
因子と応答の曲線的な関係を表す、応答曲面モデルを作るための計画です。
主な活用場面絞り込んだ要因について、評価結果が望ましい値となる条件の範囲を詳しく調べます。
複数因子の二次モデルを推定するための応答曲面計画です。
主な活用場面すべての因子を同時に極端な条件へ設定する実験を避けながら、有望な条件を調べたい場合に検討します。
計画した条件と得られた応答を結び付け、因子の影響を整理します。
主な活用場面要因の設定を変えたときに評価結果がどう変化するか、他の要因との組合せで傾向が変わるかを検討します。
一部の条件を固定した状態でモデルの変化を確認し、検討結果を共有します。
主な活用場面一部の条件を一定に保ち、注目する要因と評価結果の関係を図で確認します。
04
過去のデータから予測モデルを作り、未知の条件や次の実験候補を検討します。
異なるモデルを同じ評価条件で比べ、目的に合う予測方法を検討します。
主な活用場面同じデータと評価条件を使い、複数のモデルの予測精度や扱いやすさを比較します。
学習と評価を分け、未知のデータに対してどの程度予測できるかを見積もります。
主な活用場面データの分け方によって精度が大きく変わらないかを確認します。
モデルが予測に利用する特徴量の重要度を、検討の手掛かりとして確認します。
主な活用場面多数の入力項目から、予測への関わりが大きい項目を確認し、追加検討の手掛かりにします。
学習したモデルに条件を入力し、想定される結果を確認します。
主な活用場面入力条件を変えた場合に、予測される評価結果がどのように変化するかを比較します。
目標値を先に設定し、予測モデルを使って目標に近い条件候補を探索します。
主な活用場面目標とする評価結果に近づく条件の候補を、設定した範囲から探します。
作成したモデルを保存し、後から予測などに利用するための機能です。
主な活用場面同じ前提で得られた新しいデータに、保存したモデルを適用して予測します。
05
解析結果を報告に使い、後から条件を確認できるようにします。
解析で得た数値を表として保存し、報告や再確認に利用します。
主な活用場面解析で得た数値を検討資料にまとめ、結果の比較や共有に利用します。
表示したグラフを画像として保存し、資料へ貼り付けます。
主な活用場面結果の傾向を、報告書や説明資料で共有します。
解析の設定や作業状態を保存し、続きの作業に利用します。
主な活用場面案件ごとに条件を残し、後日同じ検討を再開します。
操作の確認や、問題の切り分けを支援する補助機能です。
主な活用場面読込みや解析が進まない場合に、手順・設定・利用環境を確認します。
「群の差を知りたい」「関係を説明したい」「次の値を予測したい」「次の実験を設計したい」のどれに近いかを整理します。手法を決める前に、測定の独立性、欠損値、変数の単位、データ件数も確認してください。
操作ヘルプで解析の選び方を見る →Future direction
指標の意味、注意点、次に確認すべき項目を画面内で案内する構想です。
データ構造と解析目的に応じた候補手法を提示する構想です。
外部送信と保存条件を明示したうえで、追加解析の検討を支援する構想です。
以下は一般的な解析手法の参考資料です。R&D Analytics Hubの搭載範囲を示すものではありません。
無料トライアル、デモ、導入方法について、現在の課題や利用環境に合わせてご案内します。
無料トライアル・デモを相談する