日本語版のバージョン7.1が近日中にリリースできる運びです。このリリースのおもな改良点は下記のとおりです。Viscoveryマップでビッグデータのインタラクティブな探索が可能になります。マップの任意の領域に対応する元データの(類似した)部分集合にアクセスしたり、その記述統計などを計算できるのは従来と同じですが、それが超大規模データ(たとえば数1000万件)でもリアルタイムに反応することができます。クラスタや統計的プロファイルも秒単位で作成、修正、判断することが、超大規模データでも可能になりました。超多次元データの場合の相関行列を素早く分析できるように、注目したい属性をインタラクティブに選択して、よりコンパクトな相関行列が得られるように改良されました。データ・レコードに関連づけられた複数のサムネイル画像をマップ・ピクチャ上に表示できるようになりました。スコアリング・モデルで、最大のレスポンスを持つスコア・グループを選択するために、新しく最適利得チャートが導入されました。8.5)がリリースされました。このリリースの主要な新機能は、特殊例としてのダイナミック・ベイジアンネットワークを含むオブジェクト指向ベイジアンネットワークでのクラス・パラメータの適応のサポートです。HUGINは、分割(フラクショナル)更新またはオンライン期待値最大化(EM)のいずれかを用いたネットワーク・クラスでのパラメータ適応をサポートしました。以前は、オブジェクト指向ベイジアンネットワークの場合のパラメータ適応は、ランタイム・インスタンスの表内で実行されていました。現在は、適応がネットワーク・クラス・テーブルで実行されます。アプリケーション・プログラミング・インタフェースがこのリリースで導入されました。データ・フレーム・ウィンドウ内での機能サポートを含む、分割更新またはオンランEMのいずれかを用いたネットワーク・クラス内でのパラメータ適応。構造学習アルゴリズムを事項するに先立って、グラフの初期構造を指定することができるようになりました。新しい距離分析ダイアログが導入されました。これは、同じノードの集合での2種類のモデルで定義された(条件付き)確率表の間の距離を計算するためのツールです。このツールは、2つのモデルの確率分布の間の距離の測度として、Hellinger距離と重み付きHellinger距離をサポートします。学習ウィザードと構造学習ウィザードTの特徴選択機能が導入されました。数値ノードからステート・ラベルのないすべての数値ノードに、ステート・ラベルをコピーできるようになりましまた。その他のマイナーな改良。Interfaceの性能を向上するための作業が行われました。Engineが特殊例としてのダイナミック・ベイジアンネットワークを含むオブジェクト指向ベイジアンネットワークのパラメータ適応で2つの新しい手法をサポートしました。アプリケーション・プログラミング・インタフェース。2019.4.1がリリースされました。2019年9月27日XLSTATはクレジット決済により10%お得になります。