あるスポーツ用品メーカーから、男女の身体測定データや特定動作を行った時の測定データを用いて、
■運動そのものや体の力は、どのような因果関係があるのか
■男女の違いは？
■最終的にはどれが関係するか分らないが、いくつかの特徴で持って、人を測定データでクラスタリング(グルーピング）する
という解析業務を納品しました。
データマイニングというより、どちらかと言うと統計解析のモデルでした。
非常に特徴のある（因子）や特徴要因が抽出され、男性や女性のデータからの逆の予測などは、ほぼ90％予測可能の精度まで上げることが出来たため、クライアントのメーカーからお褒めのお言葉をいただきました。
検定数値も申し分のない数値でしたので、我ながら・・・。
私どもの業務、顧客データの解析だけでは有りません。（笑）
■金融の債権焦げ付き予測による利率の設定策定
■商品特徴からの需要予測
■医薬品MRの評価に関する因子特定と潜在因子の関係性
など、結構難しい解析を根詰めてやってるんです。
で、ちょっと行き詰ったら、こうやって
ブログに文句書いて、毒舌まきちらして、業務に戻ります。
曖昧なことや定量的に把握したことなどがありましたら、解析のことでしたら、いつでもど～ぞ。