オープンソースデータ分析ソフト「RapidMiner」とは~RapidMiner Serverでより高度な分析を(前編) | 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~RapidMiner Serverでより高度な分析を(前編)

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08月01日 ]
株式会社KSKアナリティクス
データアナリスト 足立 悠

 まず、RapidMiner Studioで分析プロセスを作成します。ここでは、センサデータを使って機械の故障予測を行う分析プロセス(sensor_decisiontree)を表示しています。
 作成したプロセスは、リポジトリと呼ばれる領域に保存します。RapidMiner Studio単体で分析するときは「ローカルリポジトリ」に保存しますが、ここでは、RapidMiner Serverを活用するため「リモートリポジトリ」(RM_Server)に保存します。

 RapidMiner Serverの管理画面からも分析プロセスを確認できます。分析プロセスの実行は、RapidMiner Studio、RapidMiner Serverどちらからも行えます。ここでは、RapidMiner Server側で実行し結果を確認してみます。

 このようにチーム内で分析結果を共有できます。ここでは、決定木分析を行って、機械が正常/故障のルールを抽出しています(例:センサ4の値が3.487以下であれば正常)。
 また、チーム外(分析者以外)には、ダッシュボード機能を使うことで分析結果を共有できます。こちらは次回の記事(後編)でご紹介します。

 では次に、分析をスケジュール化して実行・運用する方法をご紹介します。

次のページへ続く

【次ページ】分析を定期的に(スケジュール化)実行・運用するには?

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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