結晶構造の熱電特性データであるBoltzTraP Materials Project Data ※1に対して、PowerBIを用いてデータ分析を行いました。
事前に、上記のデータに対してAlteryxのワークフローを活用し、機械学習連携できるようにデータを付け加えています。
BIツールを用いれば、大量のデータを瞬時にデータ分析することができ、どのような元素で構成されたデータが多いか、構成元素の質量の分布が多いかなどの情報を得ることができます。
どのような元素が含まれる場合に、熱電特性が高い傾向にあるかなど大量のデータから見つけることができます。
含まれる元素に対して分布を取るだけでなく、Power BIの処理機能を活用することである傾向がみえてくることもあります。今回のデータでは、特定の元素を含んだ場合、熱電特性が高い傾向が見えてきました。
まとめ
- Power BIを用いることで、データ分析が簡単に行うことが可能です。
- BIツールで可視化することで新たな傾向を発見する可能性もあります。
※1 Dataset posted on 18.10.2018, 06:41 by Francesco Ricci, Wei Chen, Umut Aydemir, G. Jeffrey Snyder, Gian-Marco Rignanese, Anubhav JainAnubhav Jain, Geoffroy Hautier, Hacking Materials
