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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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