オープンソースデータ分析ソフト「RapidMiner」とは~簡単・手軽に分析できるRapidMinerの特徴 | 第一線で活躍するオープンソースエキスパートが綴るスペシャルコラム。

オープンソースデータ分析ソフト「RapidMiner」とは~簡単・手軽に分析できるRapidMinerの特徴

オープンソースのデータ分析ソフト「RapidMiner」をフル活用する方法を連載!ソフトの特徴や分析チュートリアルを紹介します。

[2016年07月22日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 さらにオペレータを接続して、故障する機械を予測してみました。

 右図が予測結果です。prediction(状態)列には、機械が正常/故障の予測結果が格納されています。また、confidence(正常)とconfidence(故障)列には、機械が正常/故障を判断した信頼係数(RapidMiner内での計算結果)が格納されています。

 このように、RapidMinerを使えば、簡単にデータ分析でき可視化も行えます。今回は機械の故障予測を例に採り上げましたが、購買履歴データから離反する顧客を予測する、商品の推薦(レコメンデーション)を行う、消費者の声データからクレーム要因を特定するなど他にも様々な分析を行えます。

 いかがでしょうか?データ分析は難しいと思われがちですが、マウスの操作だけでここまで行えるのです。プログラムを書く必要もありません。

 この記事を読んで、使ってみよう!と思われた方には、ダウンロード&インストールをおススメします。ソフトは弊社のRapidMiner日本語サイト(※2)から入手できます。また、技術ブログにチュートリアル(※3)を掲載していますので、ぜひともご覧ください!

 次回はRapidMinerの他の製品シリーズについてご紹介します。次回もどうぞお付合いください!

著者プロフィール

株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠(あだち はるか)

 大手電機メーカーでエンジニア、事業会社でデータ分析者を経てKSKアナリティクスへ入社。機械学習・ディープラーニングを用いたレコメンデーション、異常検知を得意とする。また、分析セミナー講師や技術雑誌への記事執筆も行う。

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