キー ドライバー分析を使用して、データの背後にある影響力を持つ指標を明らかにする
キー ドライバー分析を使用すると、データ内の特定のトレンドのソースを特定して比較できます。 キー ドライバー分析は、定義された一連の要因が特定のターゲット項目の現在のデータに与える影響を視覚化し、ランク付けするのに役立ちます。発見した洞察を使用し、組織の分析および意思決定プロセスを改善して強化します。
キー ドライバー分析は、Qlik Sense アプリで使用できます。分析モードでは、シート表示でキー ドライバー分析を実行します。
キー ドライバー分析は、Qlik Sense Business、Qlik Cloud Analytics Standard、または Qlik Anonymous Access では使用できません。
Qlik Sense アプリでのキー ドライバー分析
キー ドライバー分析とは
キー ドライバー分析は、さまざまな要因が単一のターゲット指標の結果に影響を与える程度を特定できる、統計データ検出の一形式です。分析は、量的データと質的データの両方に対して実行されます。キー ドライバー分析の背後にある目的は、データの特定の傾向を引き起こしている原因を正確に見つけ出し、これらの洞察を使用して直接的な行動を起こしたり、組織の認識を向上させたりすることです。
ビジネス インテリジェンスにおいて、影響力を評価する一般的なターゲットは、売上、顧客満足度、マージン、チャーン、売上原価などの項目です。要因 (キー ドライバー) の例には、製品、場所、店舗番号、マネージャーなどがあります。
キー ドライバー分析で評価される指標は、組織やユースケースに応じて異なります。ターゲット指標とその結果に影響を与えるさまざまな要因は、解決しようとしている問題、使用可能なデータ、その他の要因に応じて異なります。
キー ドライバー分析を使用する理由
キー ドライバー分析は、主要業績評価指標を改善するためにさまざまな方法で適用できるため、ビジネス インテリジェンスに有用です。キー ドライバー分析は、問題の解決や、製品投資、収益拡大、コスト削減、顧客満足度などに関する洞察を得るために使用できます。
Qlik Sense では、キー ドライバー分析がアプリの消費者エクスペリエンスに統合されています。Qlik Sense にネイティブなリアルタイム データ分析機能を使用すると、アプリのデータが変更されるたびに新しいキー ドライバー分析を実行できます。これにより、データの変化を継続的に監視し、新たな傾向を迅速に発見できるため、必要に応じて迅速かつ効果的な対策を講じることができます。
操作方法
キー ドライバー分析では、影響力が考え方の中心となっています。Qlik Sense では、キー ドライバー分析は、特定の項目 (特徴量またはキー ドライバー) が特定の関心項目 (ターゲット) に与える影響を評価します。
分析に使用されるデータ
キー ドライバー分析では、データのサブセットが具体的に検査されます。分析を作成するときは、分析のコンポーネントとして特定の項目を選択します。
分析ごとに、次の構成要素を選択する必要があります。
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ターゲット
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複数の特徴量
これらのコンポーネントを選択すると、ターゲットと特徴量を使用してデータ モデルから特定のデータセットが作成されます。キー ドライバー分析では、データ モデル全体ではなく、このデータセットを使用して、特徴量がターゲットに及ぼす影響を判断します。構成に含まれていない項目は分析されません。
各コンポーネントの詳細については、以下で説明します。
影響力の計算
Qlik Sense では、分析するデータのサブセット内の各特徴量データ値の SHAP 値を計算することによって、キー ドライバー分析が実行されます。これらの SHAP 値は、Qlik AutoML によってトレーニングされたモデルから生成されます。モデルはランダム フォレスト アルゴリズムを使用して SHAP 値を生成します。
SHAP 値は、キー ドライバー分析構成から特別に作成されたデータセット内の他の特徴量に関連して、データ値が対応するターゲット値に及ぼす影響の度合いを計算したものです。キー ドライバー分析の結果を表示すると、データセット内のすべてのレコードまたは特定のレコード セットにわたる SHAP 値の集計が表示されます。
Qlik AutoML における SHAP Importance の詳細については、「実験トレーニングにおける SHAP Importance を理解する」を参照してください。
ターゲット
ターゲットは、キー ドライバーの分析対象となる項目です。たとえば、特定の要因が売上にどのような影響を与えているかを比較するとします。この場合、ターゲットとして売上のメジャーを選択します。
ターゲットを選択するときは、特に分析に含めることを選択した特徴量に関連して、データが使用可能になる時間が重要です。ターゲットと特徴量の適切なデータ収集時間枠の詳細については、「機能」を参照してください。
ターゲット内の一意の値の数とデータの種類に応じて、分析で解決される問題の種類が決まります。これは、データが満たす必要のある要件に影響を与えます。詳細については、「データの要件」を参照してください。
キー ドライバー分析では、次の問題タイプがサポートされます。
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回帰
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二項分類
回帰分析
回帰分析は、ターゲットに多数の一意の数値が含まれる場合に使用されます。ターゲットとして数値計算 (メジャー) を使用する場合、キー ドライバー分析では構成が回帰問題として解釈される可能性があります。
ターゲットとしてメジャーを選択する場合、構成内の項目に基本的な集計を直接適用することも、より複雑な数式を使用する場合は既存のマスター アイテムを選択することもできます。
二項分類分析
ターゲットに 2 つの一意の値 (例: はい または いいえ) のみが含まれている場合、キー ドライバー分析では構成が二項分類の問題として解釈されます。二項分類分析は、ターゲットとしてバイナリ軸を選択することによって作成されます。
一般的な例として、特定のサービスをキャンセルした顧客を追跡するためのアプリ内に [チャーン] 項目がある場合、 [チャーン] 項目をターゲットとして選択して、それらの顧客の意思決定を促進している要因を明らかにできます。
機能
特徴量は、キー ドライバーです。特徴量の項目には、データのトレンドに影響を与えているものについて抽出可能な情報が含まれています。たとえば、売上に影響を与える要因を特定するためのキー ドライバー分析を作成する場合、場所、製品タイプ、店舗番号、営業担当者などの軸を特徴量として選択できます。計算されたメジャーも特徴量として使用できます。
ターゲット データを収集する時点より前に収集された記録可能なデータを含む特徴量のみを含める必要があります。ターゲットのデータ収集時のみのデータを含む特徴量を含めると、分析に偏りが生じ、分析価値が得られなくなります。
たとえば、ターゲットが売上の場合、そこから直接派生したデータを含む特徴量を含めるべきではありません。同様に、ターゲットがバイナリ結果 (はいまたはいいえ) を持つ [チャーン] 項目である場合、顧客がチャーンした日付を含む特徴量を含めないようにしてください。
無効な分析結果を特定する方法の詳細については、「無効な結果の特定」を参照してください。
特徴量には、次の 2 つのタイプのいずれかが割り当てられます。
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カテゴリ特徴量: 個別の反復するカテゴリに基づくデータ値を含む特徴量。カテゴリ特徴量の例には、 [Continent] (大陸) 項目があります。この項目では取り得る値は少数であり、生の数値データとしてではなくテキストとして解釈されます。 数値はカテゴリとして使用できます。
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数値特徴量: データ値が純粋な数値データであり、カテゴリに属さない特徴量。
含まれるすべての特徴量は、それぞれがターゲットの現在のデータにどの程度の影響を与えるかを判断するために特別に分析されます。
ターゲットおよび含まれる特徴量の要件の詳細については、「データの要件」を参照してください。
アプリの選択
アプリで実行した選択は、キー ドライバー分析に使用されます。たとえば、売上のキー ドライバーを見つけようとする場合、店舗番号の軸を特徴量として含めるときに、組織内の特定の 5 店舗の影響力のみを分析するとします。これを実行するには、アプリで値を選択し、キー ドライバー分析を構成します。
選択は基本的にデータ モデルに適用されるフィルターであるため、1 つの項目で選択を実行すると、分析で使用できるデータに影響を与える可能性があることに注意することが重要です。
テナントのサブスクリプションに関する考慮事項
キー ドライバー分析では、Qlik AutoML を使用して、特徴量がターゲットに与える影響を計算します。 これは、選択されたデータ サブセットに含まれる特徴量に対応するデータ ポイントの SHAP 値を計算するために使用される機械学習モデルを作成することによって実行されます。
キー ドライバー分析を作成すると、Qlik AutoML によって測定されるサービスが消費されます。ほとんどの Qlik Cloud サブスクリプションには、一定量の AutoML の使用が含まれています。さらに多くの容量が必要な場合は、AutoML の有料ティアにアップグレードする必要があります。
サービス アカウントの所有者に確認し、使用しているサブスクリプションの条件を参照して、キー ドライバー分析の使用量を確認してください。
追加の詳細については、次のリソースを参照してください。
データの要件
最小データ量の要件
ターゲットと特徴量から作成されたデータセットには、少なくとも 400 個のセルが必要です。条件に満たない場合は、分析を実行できません。
その他の要件
分析構成から作成されるデータセットには、次の要件が適用されます。
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ターゲットには少なくとも 2 つの一意の値が含まれている必要があります。
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ターゲットに 2 ～ 10 個の一意の値が含まれる場合、各一意の値はデータセット内の少なくとも 10 個のレコードに現れる必要があります。
キー ドライバー分析の実行中にエラーが発生した場合は、分析用に選択したデータがこれらの要件を満たしていない可能性があります。 発生の可能性があるその他の問題と考えられる解決策のリストについては、「 トラブルシューティング 」を参照してください。
Qlik Sense でのキー ドライバー分析の使用
次のヘルプ トピックは、Qlik Sense でキー ドライバー分析の作成と解釈を開始するのに役立ちます。
制限事項
キー ドライバー分析の制限事項のリストを以下に示します。
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日付、時刻、またはタイムスタンプのデータ型を含む項目は、ターゲットまたは特徴量としての使用がサポートされていません。