「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。
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「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。
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「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。
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「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。
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「時系列分析」を利用することで、時間と共に変動する現象を捉えて、未来を予測することができ、外部要因を考慮することで精度を向上させることができます。
また、予測結果と実績を分析することで、「いつもと違う何か」を検知することができます。 -
「MT法」を利用することで、各種センサーから収集したデータを正常からの距離という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。
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「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。
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「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。
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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。
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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。
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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)
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当社は、分類手法を利用した特許を取得済みです。
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。
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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。
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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。
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当社は、回帰分析を利用した異常検知の技術について、特許出願済みです。
時系列分析
時系列分析
「時系列分析」を利用することで、時間と共に変動する現象を捉えて、未来を予測することができ、外部要因を考慮することで精度を向上させることができます。
また、予測結果と実績を分析することで、「いつもと違う何か」を検知することができます。
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時間とともに変化し、一定期間の間隔で測定されているものを予測することができます。
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予測と実績を評価する事で「いつもと違う何か」を検出することができます。
MT法
MT法
「MT法」を利用することで、各種センサーから収集したデータを正常からの距離という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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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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当社は、ディープラーニングを利用した故障予測・不良解析の技術について、特許出願済みです。