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⼀般的に採⽤されている出現頻度の分析だけでは埋もれている特徴的な事象が得られません。
Watson Discoveryは相関値を⽤いた分析が可能です。
量では現れにくい特徴を発⾒する「相関値」による分析
全⾞種︓100万件
⾞種Aに絞り込んだ場合︓20万件
クラッチ
ミッション
エンジン
タイヤ
エンジン クラッチ
タイヤ
エンジン
クラッチ
ミッション
タイヤ
クラッチ
ミッション
タイヤ
エンジン
エンジン
エンジン
エンジン
エンジン
エンジン
クラッチ
タイヤ
タイヤ
頻度
エンジン
タイヤ
クラッチ
ミッション
「⾞種A」と「ミッション」との関係は強い
エンジン
タイヤ
タイヤ
タイヤ
タイヤ
2,000
2,000
1,000
1,000
相関
ミッション
クラッチ
タイヤ
エンジン
1.66
1.25
1.00
0.91
エンジン
エンジンの相関算出式
ミッションの相関算出式
【⾞種A】 2,000 / 20万
【全⾞種】11,000 / 100万
=0.91
【⾞種A】 1,000 / 20万
【全⾞種】 3,000 / 100万
=1.66
ミッション
エンジン
エンジン
ミッション
エンジン
エンジン
エンジン
タイヤ
タイヤ
ある条件のテキストに絞ったときに、ある特定のフレーズや単語が多いといった相対的な
傾向をみることができるのがWatson Discoveryの特⻑です。このアプローチにより、
⼤量の⽂書の中から、少数でも重要な発⾒をしやすくする機能をWEXは提供します。
⾃動⾞メーカーのコールセンターに寄せられた顧客の声に⾒られる語句の例
数が少ない事象は埋もれ
てしまう
量に関係なく特徴的事象を
迅速に発⾒