IT 関連分野の調査において高い評価を得ている米国の調査会社 IDC
社（本社:マサチューセッツ州）の一部門であり、エネルギー産業に関する幅広い調査分析を専門としている Energy
Insights では、ユーティリティー企業が顧客所有機器を予測するためのモデル構築について調査分析した報告書 "Who
Has What? Predictive Modeling Using Customer Billing Data" を発行いたしました。
当報告書では、ユーティリティー企業が顧客所有機器を予測するためのモデルに関して、ロジスティック回帰分析、判別分析およびCHAID分析の3手法の概要をまとめ、San Diego Gas & Electric（中央空調システム）およびAlliant Energy（電熱）という、2つの具体的なケーススタディーにおける分析結果を評価するなど、図表を含む26ページにて概略下記の構成でお届けいたします。
Energy Insightの見解
本書について
概況
- アプリケーション
- 方法の具体的内容
- 予測モデリング技法
- 精度および誤差率
- モデリングに関する一般的なコメント
- ケーススタディー1：San Diego Gas & ElectricおよびCentral AC
- 背景および準備
- ロジスティック回帰分析の結果
- 判別分析の結果
- CHAID分析の結果
- 中央空調データの分析方法の比較
- 実環境アプリケーションによる追跡調査
- ケーススタディー2：Alliant Energyおよび電熱
- 背景および準備
- 全般的なモデリングへの取り組み
- ロジスティック回帰分析の結果
- 判別分析の結果
- CHAID分析の結果
- 電熱データの分析方法の比較
- 学んだ教訓
今後の展望
提言
参考資料
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