理工学部

経営システム工学科

ウェブ上のデータ分析については，近年，テキストマイニングの分野で急速に話題になってきている。ウェブは基本的にタグ型の言語で記述されており，テキストがその骨幹になっている。ウェブを美しく表現するための画像は別に扱う必要があるが，顧客がどのような行動をとったかという，ウェブ閲覧の記録はすべてテキスト情報としてアクセスログに保存されている。毎日何万人と訪れるサイトのアクセスログの情報は膨大なものであり，これらのデータから顧客の行動パターンを分析することが必要となる。行動パターンの分析により，ウェブ上を訪れる優良顧客の分類や新たなる顧客の発掘，統計データ分析によるレコメンデーションシステムの提案が研究のテーマである。

生存分析の研究は生命表分析や信頼性工学の分野で1950年代に急速に発展してきた。生命表の分野では人口動態統計に基づく，特殊出生率や死亡率がその関心の対象であり，信頼性工学では通信機器の信頼性を向上させるための寿命分の精度の高い推定がその目的であった。対象が人間であるか機械・システムであるかにより，適宜，死亡，故障ということばを使い分けるが統計学的に見ると同一の正の分布を扱うという意味では同じである。生存分析はいまや統計分析手法の1つのスタンダードとなりつつあるが，まだまだ不十分な分析手法である。1つの拡張である打切りデータの扱いであるが，これまでの研究では多くの場合故障や死亡の分布に対してのnoniformativeの構造を大前提として分析している。反応変数と打切り変数の従属性は生存関数に大きなバイアスを生ずる。少数のデータに関してはベイズモデルの活用を通じてデータとこれまでの経験をモデル化する。また，打切りデータの従属性を視覚的に表現する可視化プロットの開発等を行う。