Oracle Crystal Ball, KOZO KEIKAKU ENGINEERING Inc.

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– 株式会社 構造計画研究所
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株式会社 構造計画研究所
〒164-0011東京都中野区中央 4-5-3
TEL:03-5342-1090
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Crystal Ball データ分析

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はじめに
本資料では、実データそのものを分析する「データ分析」機能を
ご紹介します
– ヒストグラムやデータの相関・散布図を調べるには有効な機能です
– シミュレーションを行う前の実データの分析に有用です
実データ
散布図行列
ヒストグラム

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データ1つの概要を知る
度数分布（ヒストグラム）
– データを等間隔で分割し、範囲内のデータ数を計測することにより、
データの概要を知ることができる
値
の
出
現
個
数
値の出現範囲（等間隔に分割）
データの個数

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データ同士の関係性を知る
散布図の形状によって、データ間の関係性がわかる
正の線形関係
Xの高い値に対して、
Yの高い値が対応します。
負の線形関係
Xの高い値に対して、
Yの低い値が対応し ます。
無関係
変数同士に何らかの
関係にはありません。
 Crystal Ballで扱う相関はスピアマンの順位相関
– 一般的な相関係数（ピアソンの積率相関）とは異なるので注意
– 2つの変数をそれぞれ順位付けしたとき、
対応する順位の関係性を数値で表したもの
• 2つの変数の順位が完全に一致する場合の相関係数は1
• 全く逆の場合の相関係数は－1
– －1から＋1の範囲で変動し、絶対値が1に近いほど関係が強い

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データ分析 演習問題
• データ分析 演習
– CBwebサイトにあるサンプルファイル「雑誌販売モデル.xls」
• http://www4.kke.co.jp/cb/sample/download/SampleFiles_JP/Magazine%20Sales.xls
• 「販売データ」シートに移動

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Crystal Ball上での操作
「その他のツール」→「データ分析」

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データ分析 –データ系列の参照–
予測の選択
– モデルに存在する予測から1つ選択する
「次へ」をクリック

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データ分析 –データ系列の参照–
オプション
– 分析用データに対してヒストグラム／散布図の自動表示を設定
– 「分布の適合」機能を利用することも可能
データのヒストグラムを表示
するときにチェックを入れる
ヒストグラムの表示方法と
「分布の適合」を実施するか否か
散布図行列表示の有無
選択したデータの分析と同時に、
開かれたすべてのワークブックで
シミュレーションが実行される

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分析用データの出力結果
出力結果
– 各データ系列に対するヒストグラムと適合結果
ヒストグラム
雑誌Aの売上
雑誌Bの売上
雑誌Cの売上
雑誌Dの売上
499 355 639 481
相関:
雑誌Aの売上 1.0000 0.0166 -0.0128 -0.0124
雑誌Bの売上 1.0000 -0.0059 0.0607
雑誌Cの売上 1.0000 -0.0392
雑誌Dの売上 1.0000
予測グラフ
傾向グラフ
重ねグラフ
散布図
相関マトリクスと表示オプション

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ヒストグラムを表示
傾向グラフを表示
重ねグラフを表示
散布図行列を表示（詳細は次ページ以降）
分析用データの出力結果
表示オプション
– 予測（青いセル）を複数選択することにより、様々な結果表示が可能
• 図は各グラフの例
雑誌Aの売上
雑誌Bの売上
雑誌Cの売上
雑誌Dの売上
499 355 639 481
相関:
雑誌Aの売上 1.0000 0.0166 -0.0128 -0.0124
雑誌Bの売上 1.0000 -0.0059 0.0607
雑誌Cの売上 1.0000 -0.0392
雑誌Dの売上 1.0000
予測グラフ
傾向グラフ
重ねグラフ
散布図
雑誌Aの売上
雑誌Bの売上
雑誌Cの売上
雑誌Dの売上
499 355 639 481
相関:
雑誌Aの売上 1.0000 0.0166 -0.0128 -0.0124
雑誌Bの売上 1.0000 -0.0059 0.0607
雑誌Cの売上 1.0000 -0.0392
雑誌Dの売上 1.0000
予測グラフ
傾向グラフ
重ねグラフ
散布図
雑誌Aの売上
雑誌Bの売上
雑誌Cの売上
雑誌Dの売上
499 355 639 481
相関:
雑誌Aの売上 1.0000 0.0166 -0.0128 -0.0124
雑誌Bの売上 1.0000 -0.0059 0.0607
雑誌Cの売上 1.0000 -0.0392
予測グラフ
傾向グラフ
重ねグラフ
散布図
雑誌Aの売上
雑誌Bの売上
雑誌Cの売上
雑誌Dの売上
499 355 639 481
相関:
予測グラフ
傾向グラフ
重ねグラフ
散布図

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分布の適合
分布の適合オプション
– 「分布の適合」を実施することで、最も当てはまりの良い
確率分布を自動判別
データの統計量と
適合した確率分布の比較
（「表示」→「分割ビュー」）
適合した確率分布の線

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データ同士の関係性を知る
散布図行列
– 各項目同士の散布図をマトリクス状に並べた表のこと
– 相関係数が1となる線が直線にならないことに注意
• 直線になるのは正規分布同士をプロットしたとき

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散布図行列
散布図表示
– 1つの項目に着目して分析することも可能（目標値設定）

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散布図行列
散布図表示
– 目標値設定により、1つの項目と他の項目の
散布図のみを表示することが可能

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使用できそうな実データがあれば分析する
– データ間の相互関係をかくにんする
– エラーのない正しいデータかどうかを確認する
データが「存在する」ことよりも「有益である」ことのほうが重要
– 実際には分析を行う前に、中身や取得方法を確認したほうがよい
– 「データ分析」が手掛かりを与えてくれる
データについてのまとめ

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