見積もりウィザード (Excel 用データマイニングアドイン)

データマイニングリボンの見積もりウィザード

見積もりウィザードを使用すると、見積もりモデルを作成できます。推定モデルは、データからパターンを抽出し、そのパターンを使用して結果に影響を与える要因を予測します。

推定は、数値の結果を予測するために使用されます。たとえば、目標列に学校の卒業率が含まれており、卒業率がパーセンテージで表されている場合は、学校あたりの学生数、学生と教師の比率、教師の数など、卒業率が増減する可能性のある要因を分析できます。

見積もりデータウィザードの使用

[ データマイニング ] リボンの [ 見積もり] をクリックします。
[ ソースデータの選択 ] ダイアログボックスで、使用するソースデータを選択します。 Excel テーブル、Excel データ範囲、または 外部データソースのデータを使用できます。

外部データソースを使用する場合は、カスタムビューまたはクエリを作成し、Analysis Services データソースとして保存できます。
[ 推定 ] ダイアログボックスで、 分析する列を選択します。

ターゲット列には連続する数値データが含まれている必要があります。
[入力列] チェックボックスをオンにして、入力として使用する列を選択します。

これらの列は、パターンの作成に使用されます。 ID 番号や無関係なデータを含む列など、役に立たない可能性のある列を分析から排除する必要があります。
見積もりウィザードでは、データセットに最適なアルゴリズムが選択されます。ただし、[ パラメーター ] をクリックすると、[ アルゴリズムパラメーター] ダイアログボックスが開き、詳細オプションを設定できます。
データが数値で、Microsoft 線形回帰法を使用できる場合は、予測可能な値と関連付けられている (または強く疑われる) 数値列の [リグレッサー ] ボックスをオンにすることができます。

その後、アルゴリズムはその列の値をテストして、結果に影響を与えるかどうかを判断します。不明な場合は、[ 提案 ] をクリックすると、アルゴリズムによってすべての列がテストされ、リグレッサーとして使用する最適な値が自動的に検出されます。

注

見積もりを作成するには、リグレッサーが必要です。ウィザードでは、データの最初のパスに基づいて、常に最適なリグレッサーが推奨されます。したがって、不明な場合は、推奨される選択を受け入れることをお勧めします。
[ 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、テスト用にデータの小さなサブセットを作成するかどうかを指定します。
[ 完了 ] ページで、新しいマイニング構造とマイニングモードの名前を指定するか、指定された既定の名前をそのまま使用します。
モデルを使用するためのオプションを設定します。
- [ 参照] を 選択して、ビューアーでモデルをすぐに開きます。
  
  このグラフィカルビューアーには、依存関係ネットワークグラフと、アルゴリズムによって生成されたデシジョンツリーが表示されます。この情報を調うことで、推定値に寄与する要因をより深く理解できます。
- 分析のユーザーが基になるデータを表示できるようにするには 、[ドリルスルーを有効にする] を選択 します。
  
  このオプションは、デシジョンツリー opr 線形回帰アルゴリズムを使用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。このオプションを選択した場合、モデルはサーバーに保存されません。 Excel を閉じると、一時モデルが削除されます。