東芝情報システム株式会社

「分析・予測支援サービス」 データ分析手法

「分析・予測支援サービス」が、データ分析に利用しているデータ分析手法を紹介します。

ここに紹介した手法以外にも、「分析・予測支援サービス」は業務にあわせた最適な分析手法をご提案します。 個別要件への対応についても、ぜひご相談ください。

  • 数値分析

    • クラスタリング

      「クラスタリング」を利用することで、各種センサーから収集したデータを分析し、「いつもと違う何か」を検知することができます。

    • 分類

      「分類」を利用することで、各種センサーから収集したデータを分析し、分類モデルを作成することができます。

    • 回帰分析

      「回帰分析」を利用することで、各種センサーから収集したデータの実測値と予測値の誤差を特徴量として分析し、「いつもと違う何か」を検知することができます。

  • テキスト分析

    • テキストマイニング

      「テキストマイニング」を利用することで、テキストデータから頻出語句を見える化することができます。 「テキストマイニング」と「クラスタリング」、「分類」を組み合わせることにより、テキストデータの「いつもと違う何か」の検知、テキストデータのグループ化をすることができます。

  • 画像分析

    • ディープラーニング

      「ディープラーニング」を使用することで、各種センサーから収集した時系列データを波形画像化し、分類モデルを作成することができます。

数値分析

「分析・予測支援サービス」が、数値分析に使用する、主な手法を紹介します。

クラスタリング

クラスタリング

「クラスタリング」を利用することで、各種センサーから収集したデータを分析し、「いつもと違う何か」を検知することができます。

分類

分類

「分類」を利用することで、各種センサーから収集したデータを分析し、分類モデルを作成することができます。

  • 各種パラメータが分類結果に与える影響度を測ることできます。

  • 判定結果に対する信頼度 (確率) を出すことで、精度を向上することができます。

    (Windows PC による構成で対応)

回帰分析

回帰分析

「回帰分析」を利用することで、各種センサーから収集したデータの実測値と予測値の誤差を特徴量として分析し、「いつもと違う何か」を検知することができます。

  • 故障や異常のデータがない場合の異常検知として活用することができます。

  • 正常データでモデリングするため、精度を向上させることができます。

テキスト分析

「分析・予測支援サービス」が、テキスト分析に使用する、主な手法を紹介します。

テキストマイニング

テキストマイニング

「テキストマイニング」を利用することで、テキストデータから頻出語句を見える化することができます。 「テキストマイニング」と「クラスタリング」、「分類」を組み合わせることにより、テキストデータの「いつもと違う何か」の検知、テキストデータのグループ化をすることができます。

  • 保守レポート、障害レポート、日報などのフリーフォーマットの文書を活用することができます。

  • 形態素分析や共起ネットワークにより、頻出語句の見える化をすることができます。

画像分析

「分析・予測支援サービス」が、画像分析に使用する、主な手法を紹介します。

ディープラーニング

ディープラーニング

「ディープラーニング」を使用することで、各種センサーから収集した時系列データを波形画像化し、分類モデルを作成することができます。

  • 各種センサーから収集したデータ波形の変化を捉えることで、「いつもと違う何か」を検知できます。

  • 複数波形画像、レーダーチャート画像、散布図画像の分析を実現し、複数項目間の関連の変化をとらえることができます。

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