データマイナーおよび BI 開発者は、RStat を使用して、データのアクセス、操作、変換を実行できるほか、予測モデルを開発したり、使用可能な BI アプリケーションにこのスコアリング機能を組み込んだりすることができます。データモデルには、ディシジョンツリー、ニューラルネットワーク、線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、ランダムフォレスト法、サポートベクターマシン (SVM)、ブースティング、関連分析、K 平均法、階層クラスタ分析があります。
xWebFOCUS RStat によるデータマイニング
最近までは、ビジネスインテリジェンス (BI) において、データマイニングは、統計学者以外によって使用されることのない分野でした。その数学的手法について、理解する人はほとんどいませんでした。そのため、統計分析結果の伝達先は、経営陣のみに限定されていました。しかしながら、オペレーショナルユーザが将来の予想に基づいて、意思決定を行い、行動を起こすことの必要性が高まりつつあります。
ほとんどのレポーティングアプリケーションは、発生した事象についての記録は適切に処理します。しかし、これは過去の事実の描写にすぎません。将来の行動についての指針を提供することはできません。今日、ビジネスの世界において、効果的な競争を実現するには、組織全レベルの意思決定者による予測分析モデリングアプリケーションへのアクセスが必要です。警察官は、犯罪の発生しやすい場所を特定して、最も必要とされる地域にパトカーを配備する必要があります。マーケティングマネージャは、Email による宣伝活動に誰が反応するかを予測する必要があります。保険会社のスタッフは、特定の個人が請求を起こす可能性に基づいて、リスク因子を特定する必要があります。
RStat は、業務の過去と未来という見地のギャップを埋めるためのツールです。RStat によって、予測モデルの開発とスコアリングアプリケーションの配信を目的として、ビジネスインテリジェンスとデータマイニングを統合する環境が、はじめて提供されます。さらに、このツールは、オペレーショナルユーザによる、直感に頼ることのない、確信ある意思決定を可能にします。
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データマイニングとは、高度な統計的手法を利用して、大規模なデータセット内のパターンや関係を特定する手法のことです。データマイニングでは、過去のデータを抽出して、統計手法を適用し、モデルを構築します。従来、これらのモデルを構築するのは、高度な訓練を受けたアナリストや統計学者でした。しかしながら、結果が広範に展開されなければ、それらの調査モデルは孤立して、実務上の利点はほとんどありません。
スコアリングアプリケーションは、分析モデルを展開し、新しいデータセットでの繰り返し使用を可能にすることで、ビジネスユーザの意思決定を支援します。たとえば、マーケティングアナリストの場合、スコアリングアプリケーションを使用して、新しいメーリングリストを評価し、最適な回答者を選別することが考えられます。簡単な言葉で説明すると、スコアリングアプリケーションとは、ある見込みに「よい」、「悪い」いずれかのラベルを付けるアプリケーションです。
統計学者は、ほとんどの時間をデータの抽出とクエリに費やします。これに対して、同一のビジネスインテリジェンス環境で作業することで、開発者がクエリを作成し、統計学者はそれを再利用してモデルを作成することができます。統計学者は作成したモデルを標準の WebFOCUS 関数としてコンパイルし、ビジネスインテリジェンスの開発者は、それらを使用して、プラットフォーム非依存の WebFOCUS スコアリングアプリケーションを作成します。複数のツールの使用や、追加ライセンスの購入は必要ありません。RStat を使用すると、ビジネスインテリジェンスとデータマイニングの環境が統一され、ソフトウェアツールが一元化されるため、ライセンスコストが削減されます。結果として、保守作業が簡素化されて IT リソース使用が最適化されるという効果もあります。
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RStat は、オープンソースの R エンジンを基に開発されています。R は、最も強力で柔軟性の高い統計プログラミング言語として知られています。R は、世界中で 1 万名を超えるアナリストに利用され、多くの大学で教えられています。さらに、1000 を超える多種多様な分析学習向け拡張パッケージを使用することができます。
R はテクニカルユーザ向けに設計された強力なスクリプト環境です。RStat は、Developer Studio に R を統合します。このユーザインターフェースは、分かりやすく直観的なワークフローを提供します。回帰ディシジョンツリー、データマイニングルーチン、ニューラルネットワーク、クラスタ分析、関連分析、サポートベクタマシン (SVM) や、ビジネスやエンジニアリグの学習者に知られるその他のアルゴリズムなど、最も一般的に使用されるデータマイニングルーチンが統合されています。統計学者やビジネスアナリスト、その他のプロフェッショナルを含めた広範なユーザが、RStat を使用して、簡単にモデル開発を行うことができます。
モデルは RStat で直接 WebFOCUS のネイティブ関数としてコンパイル可能なため、組織では、データマイニングツールの利用を、オペレーショナルユーザへと拡張することができます。スコアリングアプリケーションは、これらのユーザが簡単に使用できるよう設計されています。データマイニングやモデリングについての知識がなくても、Web ベースのフォームをクックするだけで、スコアや予測を生成して、意思決定を裏付けることができます。ユーザのオペレーティング環境に R などのスコアリングエンジンをインストールする必要もありません。このように使い勝手がよく、優れたスケーラビリティを備えていることから、組織では、予測モデリング環境のユーザ数が増大することが見込まれます。
データマイニングアプリケーションを作成するには、Developer Studio 内から RStat にアクセスするか、スタンドアロン製品としての RStat にアクセスします。インストールプログラムによって、完全な R 環境がインストールされます。RStat をインストール後、Developer Studio を使用して、任意の WebFOCUS Reporting Server 経由でデータにアクセスすることができます。モデルの構築後は、任意の WebFOCUS Reporting Server 上で、コンパイルして展開できます。スコアリングアプリケーションを実行するユーザの実稼働環境に、R や RStat をインストールする必要はありません。
