Symfoware Analytics ServerV12.2.0 利用ガイド

第6章 データ分析

Symfoware Analytics Serverでは、データの分析を行うデータ分析サーバ機能を提供しています。

データ分析サーバ機能は、各分析ライブラリを呼び出すためのファンクションの作成および実行を行う手続き言語(PL)としてPL/R、PL/Python、およびPL/pgSQLをサポートしており、分析ライブラリには以下の種類があります。

• 拡張ライブラリ

  金融・流通・製造分野で実績のあるデータ分析手法に対して、R言語(統計解析ライブラリ)の拡張ライブラリとして連携できます。
  Symfoware Analytics Serverでは、この拡張ライブラリのパラメーターの推奨値を設定しているため、簡単に利用できます。また、Symfoware Analytics Serverに格納されたデータに対して、この拡張ライブラリの統計解析手法を利用したデータ分析を行う機能を分析ファンクションと呼びます。

  以下の分析ファンクションを提供しています。この分析ファンクションを利用して、独自にファンクションを作成することもできます。

  分析ファンクション	SQL関数	内容
  ずれの検知	pgxa_anls_ts_detect_outlier	時間と共に記録されるデータに対して、ある時点のデータ（実績値）が、過去から予測されるデータ（予測値）から乖離しているかどうかを評価します。 なお、予測値は、ARIMA（自己回帰和分移動平均）モデルを使用して算出します。

• 基本ライブラリ

  R言語(統計解析ライブラリ)が標準機能として提供する基本統計ライブラリおよび拡張機能として提供する応用統計ライブラリと連携できます。
  また、PL/Python手続き言語として実行できる独自アルゴリズムを基本ライブラリとして提供しています。

  以下の基本ライブラリと連携できます。また、PL/R手続き言語から基本統計ライブラリ、応用統計ライブラリの他に独自に作成したR関数を実行することもできます。

  ライブラリ種別	ライブラリ名
  基本統計ライブラリ	正規性の検定 ノンパラメトリックな検定 等分散性の検定 独立性の検定(カイ二乗検定、Fisher検定) 相関係数の検定 比率の検定 t検定 多重比較 スペクトル解析 自己回帰モデル 季節性傾向分析 指数平滑法 階層的クラスター分析 主成分分析 因子分析 正準相関分析 線形判別分析 回帰分析 一般化線形モデル 分散線形モデル 分散分析 など
  応用統計ライブラリ	対応分析 ニューラルネットワーク 決定木分析 アソシエーション分析 ベイジアンネットワーク マルコフ転換モデル カルバックライブラリー情報量 NMF(非負値行列因数分解) K近傍法 ARIMA ディクソンの検定 t分布を用いた検定 など
  独自アルゴリズム	テンソル分析による外れ値検知

データ分析サーバ機能のシステム構成は、以下のとおりです。

図6.1 データ分析サーバ機能のシステム構成