ll▶ EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0 | 製品情報(Windows版)



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エクセルで高度な「潜在クラス分析」が簡単におこなえるソフトウエアです。
エクセルのデータファイル上のデータをそのまま使用できる、操作性に優れたデータマイニングソフトです。いつも使用しているエクセルに統計解析コマンドが追加された感覚でお使いいただけます。
解析結果もエクセルのシート上に出力され、レポート作成などの利用に大変便利です。
アメリカ Statistical Innovations 社開発のソフト「Latent GOLD®」をベースにした、日本語版の Microsoft office Excel 上で動作する製品です。

●解説をPDFファイル形式で収録
EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0の開発にあたり、立教大学の山口和範教授からアドバイスをいただきました。
山口教授が書かれた潜在クラス分析の解説がソフトのマニュアル(PDF形式ファイル)に収録されています。


定価: 70,000円(税抜)


ソフトの概要

EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0は、アメリカのStatistical Innovations社開発の「Latent GOLD®」をベースにした、Microsoft office Excel上で動作する(Windows版のみ)ソフトです。
ダイアログボックスや出力結果の体裁は「Latent GOLD®」を踏襲しつつも、用語などは日本語に翻訳しています。
【Click】 → EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0による分析一例

分析可能なデータ形式として、上記の例で述べた「行方向にサンプル、列方向に変数」だけでなく、度数のデータにも対応しています。
また、各変数の実際の尺度は、量的変数は連続量、質的変数は順序尺度と名義尺度として識別するので、それぞれの尺度に合った結果が出力されて解釈が容易です。

Latent GOLD® は、Statistical Innovations Inc.の登録商標です。
(Latent GOLD® is a registered trademark of Statistical Innovations Inc.)
Copyright® 2009 by Statistical Innovations Inc.


潜在クラス分析とは?

潜在クラス分析は、マーケティングにおける顧客・製品セグメンテーションなどサンプルの分類に活用できる統計的手法です。方法としては、カテゴリー変数間の関係をカテゴリカルな因子で説明する手法で、因子分析と似た手法ですが、導き出したサンプルごとのカテゴリカルな因子の値をグループとみなしクラスター分析のような分類を実施します。従来の方法との違いはつぎのとおりです。

●因子分析との違い
 因子分析:(1)量的変数が対象 (2)因子は量的変数として計算される
 潜在クラス分析:(1)量的変数、質的変数の両方が対象 (2)因子は質的変数として計算される

●クラスター分析との違い
 クラスター分析:(1)量的変数が対象 (2)分類の評価は分析者の主観
 潜在クラス分析:(1)量的変数、質的変数の両方が対象 (2)分類の統計的な評価が可能


潜在クラス分析の流れ

クラスター分析との違いに着目し、次のデータで潜在クラス分析の概要を紹介します。


目的は5つの変数(性別~居住地)をもとに回答者を分類して、好きなブランドを中心としたセグメントの特徴とその割合を分析することです。データをみると量的変数と質的変数が混在しています。クラスター分析の適用はできませんが、潜在クラス分析は可能です。EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0でとりあえずクラスター数を「2〜5」に設定して分析を実行すると、2クラスターモデルから5クラスターモデルまでの4通りの結果が出力されました。
まず、いくつの分類が統計的に妥当なのかを各分類の情報量規準(BIC)で評価します。すると、4クラスターモデルの結果(=4つのクラスターに分類した結果)が妥当であることがわかりました。
では、それぞれのクラスターはどのような回答者の集まりなのでしょうか。プロファイルと呼ばれるつぎの出力に各クラスターに分類された回答者の割合と変数の分布がまとめられています。


各クラスターの特徴を分析してみましょう。
クラスター1は、ブランドAを好むグループのようです。30歳前後の女性で、趣味がファッションであることが特徴です。全体の40%を占めます。
クラスター2は、ブランドBを好むグループのようです。25歳前後で、若干女性の割合が多く、趣味はスポーツとファッションです。全体の35%を占めます。
クラスター3は、ブランドCを好むグループのようです。30歳前後で、若干女性の割合が多く、趣味はスポーツ、ファッション、車と多様です。全体の35%を占めます。全体の20%を占めます。
クラスター4は、ブランドDを好むグループのようです。45歳前後の男性で、趣味は主にギャンブルでスポーツ、車と続きます。全体の5%を占めます。
居住地の分布にクラスター間で特に違いはないようです。

全体のセグメンテーションの概要から、さらに分析を進めるために必要な情報が回答者の属するクラスターです。その情報とクラスターに属する確率がつぎのような出力にまとめられています。潜在クラス分析では最も確率の高いグループに回答者を分類します。
例えば、回答者1は、クラスター3に属する確率が20%、クラスター4に属する確率が80%なので、「クラスター4に属するだろう」と判断するわけです。

潜在クラス分析では、上記のように回答者を最も確率の高いグループに分類するだけではありません。応用的な話になりますが、潜在クラス分析の1つの利点は、回答者を無理矢理に1つのグループの分類しないことでもありますので、確率による値(%)をそのまま使用して、グループ別の集計や分析に利用することもできます。その場合は、その確率を重みとして重み付き集計をおこないます。

以上が概要ですが、EXCELアドイン潜在クラス分析Ver.1.0は、クラスターモデルとよばれる上記のような変数間に特定の関係を仮定しない方法と回帰モデルとよばれる変数間に特定の関係を仮定する方法に対応しています。
※潜在クラス分析では、クラスターという言葉ではなくクラスと呼ぶこともあるのですが、ここではクラスターと呼んでいます。


動作環境

このソフトウエアは日本マイクロソフト株式会社の Excel 上で動作する製品です。
下記 Excel がインストールされている必要があります。
・日本語版 Excel 2003 / 2007 / 2010 / 2013 / 2016(Excel2010以降では32bitと64bitの両方に対応しています)
・OS:ご利用になる Excel の環境に準拠します。(Windows7/8/10 64bit 版でも動作します)


支払い方法により割引サービスがあります

・支払い方法(前払い/後払い)により価格が異なります。前払いは10%割引になり、大変お得です。
・アカデミック割引(学生や教職員など学校関係者の方が対象)があります。

★価格の詳細は、右側サイドメニューの「ライセンス契約価格表」をご覧ください。




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