高度な統計分析を簡単に実現

「Mugen Analytics Option」は、統計解析向けのオープンソースである「R」を利用した新しい機能で、Mugenで見える化したデータをもとに予測・分析ができます。以下のような各業界の解決したい課題の分析や予測にご活用いただけます。

Mugen Analytics Option
デモ動画

<Analyticsスタート編>

Analytics予測精度改善編

高度な分析で解決したい課題

製造業

不良品の発生予測や要因分析により生産効率を向上させたい
不良・異常時のデータが少ないが異常状態は検知したい
設備状態から故障時期を予測して稼働率を改善したい
需要予測を基に原材料を仕入れ、無駄なコストを削減したい
将来の出庫数を予測して、在庫数の最適化をしたい
在庫不足による機会損失、余剰在庫によるスペース占有などを解決したい
異常発生の兆候を検知して予知保全を行うことで、復旧に長時間を要する突発異常停止を未然に防止したい

流通業

市場における需要を予測し、販売機会の損失を防ぎたい
商品需要予測による生産・在庫管理
新商品の売り上げ予測をしたい
来客数を予測し、従業員数を最適化したい
需要を予測し、発注にかかる時間を短縮したい
コール数の増減を予測して、対応人員を適正化したい

Mugen Analytics Option
のスコープ

回帰分析の機能として、特に「Stepwise」や「LASSO回帰分析」は変数を少なくする効果があります。シンプルな予測モデルで統計分析ができる効果的な機能です。

基本的な統計解析機能のリリースからはじめて、順次、高度な機能をリリースしていく予定です。この新しい機能によって、Mugenのダッシュボードからデータの分析、解析、予兆検知などの機能が使えるようになります。

Mμgen Analytics Option
のウィジェット

Mμgen Analytics Optionでは、
以下4種のウィジェットを提供します。

記述統計量
ウィジェット

指定フィールドの基礎的な記述統計量を返します。グラフ表現として箱髭図(Box Plot Chart)を採用しています。


相関マトリックス
ウィジェット

指定フィールド群の、フィールド間におけるピアソン積率相関係数を求め、これをマトリックス図で表現します。色の濃淡により、相関の強さ弱さを視覚的に確認することが出来ます。

単純線形重回帰分析
ウィジェット

線形一次重回帰分析を実行します。グラフには、実測値と予測値との残差を表現し、各変数の係数や、切片や決定係数を知ることが出来ます。Stepwise法もサポートしています。

正則回帰
ウィジェット

正則回帰分析を実行します。LASSO(L1正則)、Ridge(L2正則)、Elastic Net(λ=0.5)の3種をサポートしています。