3-8 データ分割ノード[フィールド作成]
1.ノードの目的
数値データをグループ化します。たとえば馬力を大きい順に並び替え上位２割から下位２割までレコード(行)数が等しくなるように分割します。（５分位）
2.解説動画（60秒）
3.クイックスタート
数値データ[馬力]を5分位に分割します。
＊入力データは[5.参考情報]からダウンロードできます。
[可変長ファイル]に[データ分割]、[ヒストグラム]と[棒グラフ]の順で接続します。
[データ分割]を以下のように編集します。
[プレビュー]ボタンを押します。[馬力]を５つのグループ[馬力_TILE5]に分割しています。
[馬力_TILE5]=5が最も馬力の大きい上位20%に所属しています。
[ビンの値]タブを開きます。分割点（閾値）が分かります。
[ヒストグラム]を編集します。
[オプション]タブでビンの数を50に増やします。
[ヒストグラム]を実行します。
[馬力_TILE5]を[棒グラフ]で確認します。本来「N分位」はそれぞれのグループに等しいレコード(行)が所属しますが、Nで割り切れない場合や全く同じ馬力をもつレコード(行)が存在する場合には以下のように、同数にはなりません。
4.Tips
いろいろな分割方法
10分位（デシル）
「上位2割の顧客が8割の収益を生み出す」2:8の法則で知られるデシル分析は10分位を利用します。
デシル分析については以下の記事が詳しく説明しています。
固定幅による分割
10馬力づつで一つのグループにします。
20のグループに分割されます。
標準偏差による分割
プラスマイナス３標準偏差までを特定します。
プラス３標準偏差に該当するレコードが存在しています。
最適分割（Optimal）
予測対象が確定していて、入力する数値データを分割する際に利用します。
最適分割については以下の記事が詳しく説明しています。
5.参考情報
利用データ
右クリックでリンク先を保存してください。
データ分割ノードをPythonで書き換える
ノードのヘルプ
SPSS Modeler 逆引きストリーム集（データ加工）
SPSS Modeler ノードリファレンス目次