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 | 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。
[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
ここでは、分析手法としてよく使われる決定木（Decision Tree）アルゴリズムを使って、機械が故障するパターン（ルール）を見つけ出します。
図では、分析データを読み込むオペレータ（Read CSV）、分析を行うオペレータ（Decision Tree）を使っています。この処理を実行すると、機械が正常か故障かを分類するルールが生成されます。
ここで生成された故障のパターンは「センサ4の値が3.487を超え、かつセンサ5の値が3.232を超え、かつセンサ2の値が25.034以下の機械は故障する」ことを示しています。このルールを使えば、将来故障する機械を予測することができます。
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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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