女の子「A君の好きな女の子のタイプは？？」
A君「うーん・・・そうだなぁ・・・うーん・・・」
日常でよく遭遇するこのようなシーン。
うまく切り返し、出会いにつなげたいところですが、好みのタイプを表現するのはなかなかに難しいですよね。
そんな皆様の悩みを解決するために
【データマイニングを用いた診断ツール】
を作成いたしました！！
己の好みを客観的、かつ定量的に把握できます。※もちろん利用は無料です。
>>>さっそく診断する！<<<
使い方は非常に簡単です。
- 画像とプロフィールを見て、好みのタイプだったら「Good」ボタンを、
そうでなければ「Bad」ボタンを押して下さい。- 当診断は「年齢」「身長」「体重」「スリーサイズ」のデータを使っての診断です。
- なので、顔だけでなく、身体的特徴を総合的に加味し、判定をお願いいたします。
- 20人以上のデータが貯まると「診断する」ボタンが出てきます。
- 最大50人まで判定することができます。データが多ければ多いほど、診断の精度が上がります。
- 「診断する」ボタンを押すと、診断結果が出てきます。
>>>使い方も分かったし、診断する！<<<
上記は恥ずかしながら、筆者の診断結果です。ワガママボディ、大好きです・・・
当診断ツールは「決定木」というデータマイニング手法を使っており、「診断結果」の下に決定木の結果「グラフ」を出しております。
赤字で説明を加えておりますが、筆者の場合は
- ウエストが細い
- バストが大きい
という条件でデータを抽出すると、goodの割合が最も多い集団（つまり最も好きな女性の集団）が現れた、という結果がグラフで表現されております。
これで、突然好みを聞かれても、具体的、かつ分かりやすい回答ができるようになりました！（筆者談）
ちょうど、筆者が所属するDATUM STUDIO株式会社の副社長・里洋平氏が近くにいたので、この診断をやってもらいました。
里氏「あーかわいいなぁ、この子もかわいいなぁ（ポチポチ）」
さて、結果を見てみると・・・
「「「「女性が好きなようです」」」」
なんと、彼はすべての女の子に「good」をつけてしまったみたいです。
「good」と「bad」が大体半分半分くらいになるように回答しないと、正しく結果が表示されないのでご注意ください。
里氏のケースは、ある意味、正しい診断結果とはいえるのですが。
（ここからは宣伝です）
弊社では、このようなデータマイニングを用いたカスタムダッシュボード制作サービスを行っております。
当診断ツールも、実は、統計解析向けのプログラミング言語として有名な「R言語」のWEBアプリケーションフレームワーク「Shiny」（シャイニー）を活用して制作しております。
このフレームワークをビジネスで活用することで、
必要なデータ分析を必要に応じて追加できる
オリジナルのダッシュボード
が制作可能になります。
（↓サンプルです）
「既存のダッシュボードサービスは機能がたくさんあるけど多すぎてよくわからない・・・」
「集計機能だけでなく、もう一歩踏み込んで分析ができるダッシュボードがあればなぁ」
そういったお悩みをお持ちのご担当者様、ぜひご連絡いただけますと幸いです。
最後までご覧いただきありがとうございました。
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