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bodais基本アプリに、発展的に移行し、サービス終了しました。2021年7月現在。
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オートクレンジング機能とはなんですか？
一般的にデータ解析を行う際には、解析結果の精度を上げるため「変数選択」「変数加工」といったデータのクレンジング処理を手動で行う必要があります。
bodaisでは弊社研究者が開発したクレンジングロジックにより、様々なクレンジング処理が自動で行われています。この機能をオートクレンジング機能と言い、統計知識のない方でも簡単にデータ解析を行うことが可能となっております。
例えば、クレンジング処理には以下のような処理があります。
カテゴリ統合
サンプル数の少ないカテゴリを他のカテゴリに統合することで、統計的信頼性の確保を行います。
オートクレンジング機能とはなんですか？「カテゴリ統合情報」
カテゴリ統合情報
サンプル数の極端に少ないカテゴリは、他のカテゴリに統合することで統計的信頼性の確保を行っています。
図の場合ですと、最新アクセス日において、「3ヵ月以上」のカテゴリは、「3ヵ月以内」のカテゴリへ統合され、 新しく「3ヵ月以内′」というカテゴリとなっています。
なお、統合されたカテゴリには「’」が表示されます。
欠損処理
投入されたデータに欠損がある場合、「欠損」というカテゴリとして解析を行います。
なお、欠損データが多すぎる場合には、モデル作成に悪影響を与えるため、モデル作成から除外します。
相関処理
正解と各変数の相関係数を計算し、閾値以上になった『変数』を削除します。 詳しくは「無効な属性/カテゴリ」をご覧ください。
マルチコ処理
各変数カテゴリ間(同一の変数を除く)の相関係数またはVIF値が高いものを削除します。
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