分類ウィザード (Excel 用データマイニングアドイン)

[アーティクル]
12/29/2017

[データマイニング] リボンの [分類 ]

分類ウィザードは、Excel テーブル、Excel 範囲、または外部データソース内の既存のデータに基づいて分類モデルを構築するのに役立ちます。

分類モデルはデータから共通のパターンを抽出します。そのため、分類モデルを使用すると、グループ化された値に基づいて予測を行うことができます。たとえば、分類モデルを使用して、収入パターンまたは支出パターンに基づくリスクを予測できます。

分類ウィザードの使用

[ データマイニング ] リボンで、[ 分類] をクリックし、[ 次へ] をクリックします。
[ ソースデータの選択 ] ページで、分析するデータを選択します。

このウィザードは、複数の種類のデータ (Excel テーブル、Excel 範囲、および外部データソース) をサポートしています。外部データを使用する場合、外部データを Excel に追加するか、Analysis Services データソース内の一連のテーブルまたはビューを選択することができます。また、テーブルを追加したり列を変更したりして、アドホックデータソースを作成することもできます。
[分類] ページで、分類する列を選択します。

リストの列、 入力列を確認し、一意の値を持つ列の選択を解除します。そのため、ID 番号、顧客名などのパターンを作成するのに役立ちません。また、実質的に分類可能な列と重複する列も削除する必要があります。

たとえば、製品カテゴリの予測を分類する場合、既知のビジネスルールがある場合はサブカテゴリフィールドを除外する必要があります。そうしないと、そのルールの強度によって、他の相関関係を発見できなくなる場合があります。
必要に応じて、[ パラメーター] をクリックしてアルゴリズムパラメーターを変更し、クラスタリングモデルの動作をカスタマイズします。
[ データをトレーニングセットとテストセットに分割 する] ページで、テストに保持するデータの量を指定します。残りのデータは、常にモデルのトレーニングに使用されます。

既定の設定では、30% がテストデータ、70% がトレーニングデータです。
[ 完了 ] ページで、データセットとモデルのわかりやすい名前を指定し、完成したモデルの操作方法を制御する次のオプションを設定します。
- モデルを参照します。このオプションを選択すると、ウィザードがモデルの処理を完了するとすぐに、[ 参照 ] ウィンドウが開き、結果を調べることができます。ビューアーの内容は、構築したモデルの種類によって異なります。詳細については、「デシジョンツリーモデルの参照」および「ニューラルネットワークモデルの参照」を参照してください。
- ドリルスルーを有効にします。このチェックボックスをオンにすると、完成したモデルから基になるデータを表示できます。このオプションは、デシジョンツリーモデルを構築する場合にのみ使用できます。
- 一時的なモデルを使用します。このチェックボックスをオンにすると、モデルがサーバーに保存されません。一時的なモデルは、Excel の終了時に削除されます。