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今注目の統計ソフト「Ｒ」とＲｅｐｏの連携を実現しました。
「Ｒ」と連携することで、様々なデータ解析手法が利用できるたけでなく、解析前のデータ変換や解析後のグラフ化や関連分析をＲｅｐｏが自動的に行うことにより、多変量解析とその結果を最大限活かした総合的な分析が容易になりました。
データ処理ワークに煩わされず、本来の分析ワークに集中できます。
 例えば、クロス集計画面から、即座にコレスポンデンス分析を行いマップ化できます。
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例えば、消費者クラスター分析を行ったら、それぞれのクラスター規模やそのプロフィールの分析も当然求められます。これらを追加指定をするだけで簡単に出力、レポートに組み込めます。
クラスター分析（階層的クラスター分析）を行うと、デンドログラム（樹形図）とクラスター別の構成比グラフが追加されます。構成比グラフは、他の項目(例えば、年代など)とクロス集計もできます。
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さらに、クラスター分類を分析軸ボタンに組み込むことができ、このボタンをクリックすることで、他項目をクラスター別に集計したり、自由回答をリスト化することができます。
クラスター数は、デンドログラムを見ながら調整できます。調整したクラスター区分は、即座に分析軸ボタンに反映され、集計軸に利用できます。（階層的クラスター分析時）
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商品やブランドなどを二次元マップ上へポジショニングしたり、複数の商品の評価から汎用的な評価モデルを作成する場合、実際のデータ・サンブルを商品やブランド別のサンプルに分解し重ね合わせて分析することがあります。Repoでは、これをデータのフェイズ展開と重ね合わせと呼びます。例えば、100名に対する10ブランドのイメージ評価をフェイズ展開分析する場合には、実際の分析データ・サンプルは100×10=1000サンプルとなります。
Repoでは、フェイズ展開指定とその項目群を指定するだけで、複数の表組み項目を重ね合わた因子分析や主成分分析、回帰分析、判別分析ができます。
フェイズ展開した因子分析によるブランドマップや、重回帰分析により全商品を通じた魅力度要因モデルの開発などが、事前データ加工なしにできます。
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現在可能な多変量解析手法（順次、最新手法も追加予定） |
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Rとは、今注目の統計解析やデータマイニングのためのソフトです。次のような特長があります。
(1)自由にダウンロードでき、無料で利用できる。
(2)大学を中心にした多くの開発者により、1000種類以上のパッケージが開発され、市販ソフトにはない様々な解析手法も利用可能。
(3)自分で新しい分析パッケージを開発することも比較的容易。
(4)解析だけでなく、グラフッィクス機能に優れている。
(5)市販のデータ解析ソフトやデータベースソフト、Excelなどとも連携。
(6)各種WindowsとMacと、Linux上で利用できる。 |
欠点は、市販ソフトと違い、やや取り扱いにくい点です。しかし、日本語にも対応し、また、わかりやすい書籍も急速に充実してきています。( こんな書籍がお勧めです。)
Ｒの日本語公式サイトは、http://www.okada.jp.org/RWiki/ |
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多変量解析やデータマイニングの多くは「Ｒ」で行います。
「Ｒ」は軽量ながら多彩な分析が可能なソフトで、インストールをお薦めします。
「R」のインストール方法はこちら
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ダウンロード(無料)
Repoユーザーガイド