簡単・高機能・最先端　データサイエンスツール　rapidminer

Page 1:簡単・高機能・最先端のデータサイエンスツール

Page 2:     はコードを書くことなく高度な分析を行うことができるデータサイエンスツールですデータを分析する能力の高さが企業競争力に直結しかねないほど、データの分析と活用は多くの企業において欠かせないのものになっています。「社内にプログラミング言語を自在に扱えるメンバーがいない」「何から始めれば良いのかわからない」というような理由で、データの分析と予測を始められないという企業も少なくありません。このような問題を解決し、データ分析の入門者から、高度なデータアナリストまでお使いいただけるデータサイエンスツールとして、ラピッドマイナーをお勧めしています。ラピッドマイナーは2012年の分析業務でもっとも使われたツールとして選出されるなど、世界でも高い評価を受けています。

Page 3:プログラミング不要！ドラッグ＆ドロップですぐにスタートデータサイエンスに必要となるデータ加工、可視化、分析のすべてを画面上の操作だけで完結データ分析を始めるにはプログラミングの技術が求められると思われてきました。ラピッドマイナー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、どなたにでも簡単にデータの分析を始めていただけます。120種類以上のアルゴリズムや分析モデルを標準装備CSVファイルやSASのデータなど読み込めるファイルの種類も多数ラピッドマイナーには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。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てのさまざまな分析も、手軽に行っていただけます。また、オラクルやマイクロソフトSQLサーバーといった既存のデータベースへの接続はもちろん、データ形式もCSVの他、.xls、.mdb、WekaやSASのファイルフォーマットを読み込むこともできます。

Page 4:操作の基本、ケーススタディ、データ処理、分析のトレーニングをご用意前編・後編、それぞれ２日間の集中トレーニングライセンスとの同時購入で受講料の割引もラピッドマイナーの操作とデータ分析の基本を学んでいただくトレーニング・プログラムをご用意しています。前編・後編とも、それぞれ2日間連続の集中トレーニング。ライセンスとの同時購入で受講料の割引サービスを適用。お得かつスピーディにラピッドマイナーをお使いいただけます。（プログラム受講の権利は15ヶ月間有効）様々なニーズにも対応熟練者の高度な分析にもお勧め機械学習やディープラーニングにも標準仕様で対応拡張機能でビッグデータを使った分析など、より高度な分析にも活用していただけます。また、他の分析ソフトやＲ、Pythonといったプログラム言語、Hadoopとの連携も可能で、データ分析やプログラミングに精通している熟練者の方には、より便利にデータ分析作業にあたっていただけます。

Page 5:［２］ ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）から一歩進んで次に起こる未来を「予測」［１］専門家不要！社内のご担当者がすぐに分析業務をスタートデータサイエンティストには①データを収集・加工して運用できるようにする技術②プログラミング言語・統計学・機械学習などの知識・経験③社内の課題と背景を把握して、解決に導くビジネス能力という３種類のスキルが必要と言われています。ラピッドマイナーはこのうち「①と②」のスキルを担い、データ分析に精通した人材の確保や人件費コスト、プログラミングの習得までにかかる時間的なコストを低減。データ分析と活用を外注せずに内製化することで、予測をよりスピーディに経営に反映させることが可能です。 ビジネスインテリジェンス（ＢＩ）では、現時点までのデータ（過去のデータ）をグラフなどの形で「見える化」し、経験則などによって将来がどうなるかを「推測」します。データサイエンスツール「ラピッドマイナー」では、ＢＩの「見える化」から一歩進んで、未来を「予測」。蓄積されたデータからパターンを見つけ、次に起きるであろうことをデータに基づいて「予測」します。多種の分析アルゴリズムはドラッグ＆ドロップで簡単に使うことができますので、プログラムの知識を持たない方でもすぐに分析をスタートできます。イメージ・図表など「水の入ったグラスは果たして落ちるのかどうか」予測分析ではビッグデータから潜むパターンを発見し、これから起こることを発見・予測します２ビジネス力データエンジニア技術データサイエンス能力

Page 6:＜前編＞（2日間）・ビジネスシナリオ（予測分析の進め方）の設定・アドバンスド・アナリティクス、RapidMinerの操作・データの前処理について・予測モデル作成、評価、過剰適合の考え方、他アーキテクチャトレーニングメニュー＜こんな方にお奨め＞・これからデータ分析を始める方・データ分析を体系的に学びたい方・業務でラピッドマイナーを操作するご担当の方・分析リテラシーの向上を図りたい方トレーニングの概要＜後編＞（2日間）・ケーススタディ・データの正規表現、結合、集計方法など・ニューラルネットワーク他の作成方法、 パラメータの最適化、不均衡データの処理、他・次元圧縮イベント・セミナーのご案内は http://www.rapidminer.jp/sales@ksk-anl.com株式会社KSKアナリティクス（大阪）06- 4705-7607 （東京）03-6228-4932動作環境：ラピッドマイナー・スタジオ（RapidMiner Studio）ハードウェア（ミニマム） （推奨）CPU 2GHz 2コア 3GHz 4コアメモリ 4GB 16GBディスクスペース 1GB以上 100GB以上モニタ 1280×1024ピクセル以上ソフトウェアOS（64bit推奨）： Windows7以上Linux,MacOS 10.8以上Java : 64bit（推奨）, Java8対応データベース一覧RDB : Oracle, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQLTeradata, HP Vertica, IBM NetezzaNOSQL : MongoDB, Cassandra, Apache Solr, Splunk (read only)クラウド接続 : Dropbox, Amazon S3, Salesforce, Twitter (read only)Mozenda (read only), Zapier (write only)読み込み可能データ・CSV - Comma Separated Value・MDB/ACCDB - Microsoft Access database・XLS/XLSX - Microsoft Excel spreadsheet (97-2003,2007-2013)・XML - Extensible Markup Language・ARFF/XRFF - Weka file formats・DBF - dBASE Database File format (read only)・SAV - IBM SPSS file format (read only)・SAS - SAS file format up to v9.2 (read only)・DTA - Stata file format (read only)・QVX - QlikView data eXchange (write only)