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人、モノの動きを分析するパス分析のTeradata Asterデモ

Teradata Asterは、リレーショナルデータだけでなく、多構造データも含めたデータに対する分析アプローチを可能にします。

 

今回は、Teradata Asterで行った、パス分析の視覚化をご紹介します。

 

最初のデモは、オンラインバンキングのデータをパス分析することで、ユーザーの行動を解析しています。その結果をツリー、サンキー、シグマ、サンバースト・ダイヤグラム、棒グラフで視覚化することで、直感的に各ユーザーに起こったイベントの関連性について分析することが可能となります。

 

拡大するにはこちら。  

 

次のデモは、パス分析のツリーダイヤグラムを使い、特定のパスをたどる顧客リストを抽出する手順をご紹介しています。今回のデモでは、先のオンラインバンキングのデータを分析し、ある手続きを完了していない顧客を確認しています。
 

拡大するにはこちら

 

同様にIoTのセンサーデータを分析し、故障との関連性を分析ことなどが可能です。

 

Teradata Asterは、機械学習を含む様々な事前定義済み関数により、データの準備、分析、視覚化をサポートしています。また、SQL言語を利用し、Hadoopをはじめとする、様々なデータソースのデータを分析することが可能です。

 

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