過去の傾向分析

Auto Clustering

データの中でとある基準に対し、特定の傾向を持ったグループを自動的に抽出したり、平均より高い、あるいは低い数値のグループの特性をもつグループを見つけることができます。

さらに、今まで気づかなった特性をもったグループの探索も可能です。

これらの機能によりどのような特性をもったグループがどの程度いるのかのインサイトを簡単に取り出すことができます。

Auto Rule（自動クラスタリング）を使って１クリックで指定した特性に応じたクラスター（グループ）を自動的に作成することができます。

０１．

データの中で指定した基準に対し、特定の特性を持ったクラスターがあるのか確認できます。

０２．

作成されたクラスターの詳細なルールの条件について確認することができます。

０３．

全体と比べ、平均値が高い/低いクラスターを設定を変更しながら探ることができます。

Auto Unsupervised Learning（自動教師無し学習）は次元削減を通じてデータ内の複雑な関係を分析し、簡易なビジュアルによりデータを可視化します。

０１．

新たなデータがこれまでのデータ（顧客データなど）とどうのように違うのかがわかります。

０２．

詐欺や不正につながる異常な兆候をデータから見つけ出すことができます。

０３．

人間では見つけにくいデータに隠された多様な特性や価値を探し出すことができます。