Hondaインターナビの急ブレーキ多発地点データや交通事故情報などを活用した「SAFETY MAP」を一般公開
SAFETY MAPは、地域住民の皆様をはじめ、小・中学校や企業などの団体が地域の安全活動に活用できることを目的としたソーシャルマップで、急ブレーキ多発地点や事故多発エリア、ゾーン30※などの情報に加え、「見通しが悪い」「飛び出しが多い」など一般投稿された危険スポット情報を地図上に掲載しています。また、二輪車や四輪車だけでなく、自転車や歩行者の立場からも危険エリアを確認し、共有することもできます。 今回、埼玉県警察本部から提供された交通事故情報やゾーン30情報に加え、Honda独自のインターナビ急ブレーキ多発地点や一般投稿情報を分かりやすく地図上に掲載することにより、幅広く交通安全推進に活用されることを目指しています。まずは埼玉県内のマップを公開し、今後は他地域への展開も検討していきます。 Hondaはこれまでも、2007年12月よりインターナビ・フローティングカーデータをもとに作成した急
多変量解析
データの中には、多くのトレンド（傾向）が必ず隠れています。このトレンドをつかむことができるのならば優位に意思決定を進めることができます。 このページでは、データの中からトレンドを見つける多変量解析の手法を紹介します。 ことわざで「木を見て森を見ず（You can't see the forest wood for the trees. ）」といわれるように、データマイニングの分野ではマクロ（巨視的）な視点で全体を捉える能力が求められます。 とはいえ、データの要素数が多くなると全体像を捕らえることが困難になるのです。 コンピュータは局所的な数値の集合として全体を把握していますので、意味ある情報として全体を見ることが不得意です。逆に人間には、もともと空間的に全体像を捉える能力が超越しています。 例をあげて解説します。 左図は写真です。写真も「画素」と呼ばれる一つ一つの情報の集まりで全
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