|Rapidminerこのページではjavascriptを使用しています。扱うソフトウェア及びその開発会社であり、予測モデルのソフトウェアの名称も同じです。ソフトウェア開発の場で利用されている。可視化、モデリングの作成・評価・展開に活用できる。ジェノタイピング、プロテオーム解析、質量分析法など高速大量処理装置により出力されたデータの解析や、R言語に似た解析手順の定義に活用できます。オープンソースの統計分析ソフトRやプログラミング言語Pythonと連携でき、より高度な分析も可能。分析初心者から熟練者まで幅広くサポートしている。プラグインで追加機能を拡張できます。Lerningも活用できます。このソフトは基本的にはデータアナリティクス業務をドラッグ&ドロップで行うことができます。標準で用意しているアルゴリズムや分析モデルが120種類以上あります。データの可視化はもちろん、データアナリティクス業務をドラッグ&ドロップで行うことができます。データの可視化はもちろん、複数のアルゴリズムを組み合わせることができます。ハイエンドなビジネスツールとしても十分お役に立てることでしょう。世界のデータサイエンティストが利用しています。Studioはクライアント端末環境で動作いたします。Serverはサーバー動作ですが、Studio導入端末から操作いたします。Licence)・Studioライセンス保有を前提としており、データ行数制限はStudioライセンスに準拠されます。◆モデルの作成Rapidminerはほとんどの操作をドラッグ&ドロップのみで済ませることができ、プログラミング言語を習得することなく、簡単にデータ分析を始めることができます。Server、Oracle等各種データベース、NOSQL、AWS、Salesforce等のクラウドに接続することが可能です。データの可視化データアナリティクス業務をドデータを読み込むことで、特別な作業なしにデータの可視化を行うことができます。代表的な、散布図、密度プロット、ヒストグラム、折れ線グラフ、バブルチャート、箱ひげ図、棒グラフ、パイチャート、時系列、パレート図、その他があります。散布図やヒストグラム、箱ひげ図、ヒートマップ等の可視化機能を豊富に備えています。分析結果を可視化することで、データから集計を超える新たな知見を得ることができます。データを取り込むと自動的に基礎統計量を計算するため、概要を素早く把握できます。データの結合ExcelやCSV、XMLファイルなどさまざまな形式のデータを分析データとして取り込むことができます。幅広いデータ形式に対応しており、オープンソース、商用問わず各種データベースとの連携が可能です。データクリーニングデータを分析するためには、データの加工・整形処理(前処理)が必要です。Studioは、データの前処理機能を備えています。分析した結果、データの前処理が必要な場合は立ち戻って処理できます。モデリング回帰、分類、アンサンブル等、データ分析に必要な機能は網羅しています。モデルの検証データ量が少ない場合、テストデータの選び方によって予測精度に大きな誤差が生じることがあります。このような場合には、交差検証を使ったモデルの訓練が有効です。交差検証では、データをいくつかのデータセットに分割します。以下の例ではデータを5つに分けて、学習用データと評価用出たで5パターンで入れ替えていきます。その平均を算出することで、より精度をあげていきます。複数モデルの並列評価RapidMinerは、複数モデルを同時並列にして、精度を比較したり、平均をとって精度をあげるロジックをつくる作業が容易です。ついてお問い合わせください。