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弊社は、2000年からViscovery社の日本代理店として活動を続けており、自己組織化マップ・アプローチのデータマイニング手法では、国内オンリーワンです。
CRM・マーケティングはもちろん、医療・新薬開発、工程管理、最適化設計などさまざまな分野で、高い成果を上げております。
遺伝子研究や宇宙開発、半導体製造プロセスの歩留り向上、再生可能エネルギーのためのエネルギー需要予測など、とくに難易度の高い問題でViscoveryが選ばれています。
他ツールで解決できなかった問題を解決する名ストッパーです。
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新技術 CCR: Correlated Component Regression 登場
XLSTATから新技術CCR： Correlated Component Regression（この用語の訳語がないようですので、弊社では「相関成分回帰」としました）のモジュールが登場しました。これは、通常の線形回帰、PLS回帰、ロジスティック回帰、線形判別分析の代替で、多数の変数が相関している場合、変数の数が標本サイズよりも大きい場合に使用できます。CCR手順には正則化が内在しており、予測値の分散（不安定さ）を低減し、また予測変数が中程度から高い相関を持つ場合の予測値の平均2乗誤差をより低くします。
XLSTATに本格的なコンジョイント分析が登場
本格的なコンジョイント分析を実行できるツール"XLSTAT-Conjoint"が登場しました。完全プロファイル・コンジョイント分析とCBC（選択ベース・コンジョイント分析）に対応しています。実験計画法を用いたコンジョイント分析の設計から、収集された回答からのコンジョイント分析の実行、新製品の市場投入シミュレーションまで、すべての作業を行うことができます。コンジョイント分析には、通常の線形回帰に加えて、応答変数が順序データの場合に適した単調回帰（説明変数が量的変数）やMONANOVA（説明変数が質的変数）も装備しています。また、被験者にそれぞれ異なる条件（たとえば、時間とコスト）が説明変数として与えられて、選択肢のどれを選ぶか（たとえば、どの交通機関を選ぶか）という場合に使用できる条件つきロジット・モデルも使えます。これらの特別なモデル手法は、コンジョイント分析の中で使用する他に、単独でも使用できるようになっています。
