手順に沿って設定するだけで予測モデルが作れる Alteryx Intelligence Suiteを試してみた|使用レビュー

2020年6月に新製品として登場した Intelligence Suite
こちらは予測モデル作成を手助けしてくれる製品です。

データサイエンティストが居なくても、あてはまり(精度の良い)モデルをご自身で作成することが出来ます。
今回は、「機械学習」のアシストモデリングを実際に体験してみました。それぞれのプロセスをご紹介します。

こんにちは。Saoriです。

処理アイコンをドラッグ&ドロップし、線でつなげていくことで「ワークフロー」という処理の履歴を構築し、
再生ボタンを押すことで、処理が実行できるため、とても分かりやすいのが強みの統計ツールである”Alteryx”。

今回は新しい製品として登場したAlteryxの予測モデル作成を手助けしてくれる「Intelligence Suite」をご紹介します。

私Saoriは、データ集計や業務効率化は得意なのですが、予測となると苦手意識が強いです。
でも、簡単に使うことが出来ました。
超おすすめです。

今回は、この予測モデル作成をアシストしてくれる製品「Intelligence Suite」をそれぞれのプロセスごとにどれだけ簡単か?をいうのをご紹介していきます。

※今回ご紹介するワークフローはAlteryxDesigner 2020.2日本語版 を利用しています。

Alteryx Intelligence Suite(予測モデル作成アシストツール)とは

Alteryx Intelligence Suite について紹介します。

Alteryx Intelligence Suite 製品紹介

データを使って予測したい。でもAlteryxのどのツールを使えばいいか分からない。
Predictive(関連)ツールだけでも50個近くあり、予測モデルをネットで調べても数式がたくさんでわからないことばかり。。。

でも、
・予測モデルを作りたい
・最適な予測モデルが何かを知りたい
・機械学習をやってみたい

その手助けをしてくれるのがAlteryx Intelligence Suite です。

【Alteryx Intelligence Suite が手伝ってくれること】

・予測モデル作成を手順や補足説明をしながら作成することが出来る
・複数の予測モデルを同時に作成/比較し最適な予測モデルを推奨
・テキストマイニングも可能、PDFからのデータ読み取りも出来る(一部ツールは日本語未対応)

予測したい内容(目的)と、データがあれば作れます。(というのは言い切りすぎかもしれませんが、出来ると思います。)

【Alteryx Intelligence Suiteサービス内容】

大きく2つの事を手伝ってくれます。
■機械学習
機械学習をするために必要な設定内容や、そのために必要な分析手法とワークフローを作成してくれます。
基本、一番左下のアシスト付きモデリングツール を利用するのみで大丈夫なように出来ています。
ツールも少ないのが良いところだと思います。
下記がツールの画像ですが、少ないです。実際に使うのも一番左のみです。


■テキストマイニング
こちらは通常のAlteryxDesignerを使う際と同じようにそれぞれのツールをつなげて使います
こちらも少なく、このカテゴリ内のツールを使うだけでOKだと思うと、できそうな気がします。

※2020年6月現在、日本語に対応しているのは下記のツールです。
・テキストへ変換
・画像テンプレート
・PDF入力

Alteryx Intelligence Suite 使用レビュー

早速、Alteryx Intelligence Suite を使ってみます。
今回は機械学習カテゴリにあるツールを使って機械学習をしてみます。

事前確認

Alteryx Intelligence Suiteを使う前に、使うためのシステム要件は下記となります。
●Alteryx Designer のバージョンが 2020.2以降 である
●Alteryx Intelligence Suiteライセンスがインストール(アクティベート)されている
※Alteryx Designerライセンスもアクティベートされている必要あります。

[ライセンスの確認方法]
Alteryx DesignerのTOP画面から、 オプション(O)>ライセンスを管理(M)をクリックし、
下記の画像のように、AlteryxIntelligenceSuiteライセンス(及びAlteryxDesignerライセンス)が有効になっていることをご確認ください。

機械学習カテゴリツール実践

無事ライセンスがインストールされていれば利用可能ですので、実行してみましょう。

ステップ0:データの取り込み

Input Data Tool データ入力 ツール Alteryx アイコン画像InputData(データ入力)ツールを使いデータを取り込んだ後、Assisted Modeling(アシスト付モデリング)ツールAlteryx Assisted Modeling
接続し、実行ボタンを押下します。
下記の画像の状態がスタートです。

一度実行を押すと、下記の画像の「アシスト付きモデリングを開始」ボタンが押下出来るようになります。

「アシスト付きモデリングを開始」を押下すると下記の画面が出てきます。
機械学習に必要なステップと用語を説明してくれる、チュートリアルが出てきます。
そもそもよく分からない、本は分厚すぎる、ネットも用語がたくさんで分からない、方でもわかるようになってます。
「構築を開始する」を押して次のステップへ進みましょう。
※今後このチュートリアルが必要ないという方は、「再度表示しない」チェックボックスにクリックすれば今後出てこなくなります。
Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 2

ステップ1:ターゲット変数(目的変数)と機械学習メソッドの選択

ではターゲット変数(目的変数)を決めていきましょう。
ターゲット変数(目的変数)は求めたいゴールです。
確率を知りたいのか、データを使って判定をしてほしいのか、のゴールを設定します。
3クリックで設定が完了します。
①ターゲット変数を選択
②分類か、回帰かどちらを出したいかを選択
③次へをクリック

①では、Input Data Tool データ入力 ツール Alteryx アイコン画像InputDataツールで取り込んだデータの中身を確認し、フィールド名が表示されていますので、ターゲット変数(目的変数)として設定したいフィールド名をクリックします。
②では分類か、回帰かのどちらかを設定します。
今回はタイタニック号の生存データを使いました、ターゲット変数(目的変数)が生存か否かというデータの中身のため、
分類のみ設定可能になっていました。
Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 3

次へをクリックすると、念押しで確認が来ますので、「続行」をクリックします。
Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 4

ステップ2:説明変数の型を設定

次に、説明変数の型を指定します。(型とは?という方はこちらの記事をどうぞ
推奨や、設定した場合に問題がありそうな場合は注意!といった形で指摘もしてくれます。
数値/カテゴリ別/ID のどれにしたらいいかを設定します。
設定後「次へ」を押下します。
Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 5

ステップ3:欠損値(欠落値)を設定

欠損値(Nullになっているデータ)をどのように扱うかを決定します。
例えば、任意で入力するデータなどは抜けていることがありますので、それをどうするか決めます。
年齢が今回対象でしたので、中央値として設定しました。
設定後「次へ」をクリックします。
Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 6

ステップ4:特徴量の選択

特徴量を選択します。
その特徴量を使って分析するのか?またその特徴量が良いものかどうかを教えてくれます。
モデルで使用したい特徴量を選択します、チェックが基本的に入っていますので、必要に応じてチェックを外したりしましょう。
今回はすべて使うこととしました。
※特徴量とは・・・・説明変数 ととらえます。
設定後「次へ」をクリックします。

 

ステップ5:アルゴリズムを選択

では最後のステップ アルゴリズムを選択します。
どれを選択したらわからない場合でも、メリットとデメリットがここで確認することができます。
また、複数チェックしても大丈夫です、次のステップで比較をすることもできます。
設定後「次へ」をクリックします。

構築したモデルの確認と比較

モデルの比較と選択

無事モデルの構築が終わりました!
では早速比較結果を見てみましょう。
「リーダーボードを表示」をクリックします。

下記のように、複数のモデルを使った結果が出てきます。
どのモデルを使って今後予測するか?をこちらで選択します。
よく分からない、という方はおすすめマークがついていますので、それを選択すると良いでしょう。

Alteryx Designer Intlligence Suite アシスト付きモデリング 機械学習 10

下記のようにグラフで表示してくれます。
ここ半年で認知度が格段に上がった「偽陽性(率)」「真陽性(率)」がこのグラフで表示されてます。

選択したモデルをワークフローに変換する

モデル選択が完了すると、チュートリアル画面が終了し、下記のようなワークフローが出現します。
最初は下記の状況からスタートしましたが、

このようにワークフローが作られます。
今後はデータを追加すれば予測ができるようになります。

また、このモデルは裏でPythonが動いており、Python Tool Alteryx アイコンPythonツールを使うとこの予測モデルを作成したコードを出力することが出来ます。

 

その他おすすめチュートリアル

手順に沿って予測モデルを使ったワークフローを作れたが、どう活用したらいいかわからない。
具体的な事例ってないの?
という方もいると思います。
サンプルワークフローも用意されてますのでご安心ください。

まとめ

Alteryx Intelligence Suite を実際に体験してみて、自分でも機械学習が出来るという自信がついたのがとても良い点でした。
最初は、用語も意味も分かりませんが、ステップごとに解説があり、段階的に用語や意味を知ることができます。
そのあとに、本を読むと理解度も高まり、苦手な数式や背景についても理解がしやすくなりました。
簡単にできるとは言え、やはりハードルが高い機械学習。
こちらは本当に簡単に出来ますのでお勧めです。

 

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トップ画像 Photo by Marius Masalar on Unsplash

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