会社の上司から「うちもAI(人工知能)で何かできないか？」と言われたり、「いつもExcelでデータ分析をやっているがAIなら何か新しい発見があるかも？」と考えているが、データ分析の『時間がない』という方にピッタリのサービスです。
実は、データ分析には標準のフレームワークがあり、自動化ツールなどを使ってAI機械学習を行うことで簡易的な分類や予測ができます。標準のフレームワークは、CRISP-DM（CRoss-Industry Standard Process for Data Mining）と呼ばれ、次の6つのフェーズで構成されます。本サービスは、②～⑤までのフェーズを支援します。
①ビジネスの理解（対象外）
②データの理解
欠損値、一意性、同一性、多重共線性、データ分布など
③データの準備
欠損値の補完、外れ値の除去、ダミー変数化、不均衡データのサンプリングなど
④モデルの作成
アルゴリズム：一般化線形回帰、ロジステック回帰、ディープラーニング、XGBoostなど
⑤モデルの評価
分類：混合行列、正解率、適合率、再現率、F値、AUC、説明変数の重要度
予測：RMSE、MSE、MAE、R2、説明変数の重要度
⑥展開・運用（対象外）
AI機械学習を利用したワンランク上のデータ分析結果を手軽にゲットすれば、新しいビジネス・チャンスが発掘できるかもしれません。これまで、数多くのお客様にAI機械学習の導入コンサルティングを実施した経験を生かしてデータ分析を行います。
さらに、AIのみならず、必要に応じてBI(ビジネス・インテリジェンス)によるデータの可視化、数理最適化などの手法を駆使して効果的なデータ分析結果を提供いたします。
詳細は、以下のブログを参照ください。
『AI（人工知能）導入を成功させるための実践的ステップ』
https://coconala.com/blogs/573694/505926本サービスは、構造化データの分類と予測を行うものです。構造化データとは、Excelの表形式のイメージです。購入にあたってのお願いは、以下のとおりとなります。
①データ件数：10,000件まで
10,000件以上の場合、ランダム・サンプリングで10,000件程度に削減いたします。
②データ項目数（説明変数）:50まで
説明変数が50個以上の場合、サービス価格を相談させていただきます。
③対象データ：文字型と数値型
現在、画像データ、波形データ、フリーテキストは、対象外となります。
④データ項目の説明
データ項目（説明変数と目的変数）の内容を説明する資料が必要となります。
目的変数（１個）を指示していただきます。
⑤分析対象
目的変数が文字型の場合は分類、目的変数が数値型の場合は予測となります。
⑥提供される成果物
Pythonプログラム（ipynbファイル）、分析結果
⑦その他
・極端な不均衡データなどデータの内容によっては、分析ができないことがあります。
・１回の分類、予測毎にサービス価格となります。
・１種類のデータで分類と予測を希望される場合、サービス価格は２倍となります。
