| 研究課題/領域番号 |
16K16361
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
社会システム工学・安全システム
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| 研究機関 | 上智大学 (2017)
早稲田大学 (2016) |
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研究代表者 |
山下 遥 上智大学, 理工学部, 助教 (90754797)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2017年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 主要点解析法 / ビジネスアナリティクス / クラスタリング / 経営工学 / 品質管理 / 機械学習 / 潜在クラスモデル / Principal Points / データ解析 / ビッグデータ解析 / 統計 |
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| 研究成果の概要 |
主要点解析法に基づくビッグデータのスモールデータ化に関する研究では、データの分析が難しいとされる、複雑な構造を持ち、かつ変数の数が膨大となっているようなデータに焦点を当てて研究を展開していった。この研究では、(1)データのクラスタリングを考慮した多変量クラスタワイズ回帰分析法、(2)3相以上の複雑な構造を有するデータの分析方法に着目し、それらの効率的かつ妥当性のあるアルゴリズムを構築した。
さらに実際のマーケティングデータにこれらのモデルを適用し、モデルの妥当性について検証するとともに、得られた結果の可視化を考慮したモデルへと拡張した。
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