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 製品詳細

機能一覧

前処理

データインポート csvファイルなどのテキスト形式のデータを取り込む
サンプリング ランダムサンプリングを行う
スカッシング BIRCHアルゴリズムでデータの圧縮を行う
コアセット k-meansに最適化したデータの圧縮を行う
データハンドリング 対話的にフィルタリング、集計などのデータ加工を行う

分析

オンラインSVM Multiclass Support Vector Machineで分類モデルを作成する
オンライン線形回帰 線形回帰で予測モデルを作成する
オンラインロジスティック回帰 多項ロジスティック回帰で分類モデルを作成する
予測 作成したモデルを使用して予測を行う
検証 予測値と実際の結果を比較してモデルの評価を行う
オンラインk-means k-meansでクラスタリングを行う
オンライン行列分解 行列分解、非負値行列分解でクラスタリング、特徴抽出を行う
レコメンデーション オンライン行列分解の結果を使用してレコメンデーションを行う

統計量

基本情報 行数、列数、最大値、最小値などの基本的な情報を表示する
集計 平均、分散、最大値、最小値などの統計量を計算する
重み付き、キー付きの集計にも対応

その他

データ&グラフビュー データの閲覧、グラフの作成を行う
スクリプト 独自のデータ処理、分析内容を記述し実行する
バッチ処理 あらかじめ作成した分析フローをコマンドプロンプトから実行する

外部連係

Hadoop連係 Hadoop上のデータの閲覧、加工、集計、取り込みを行う
Visual Mining Studio連係 Big Data Moduleでデータ圧縮などを行った結果に対して、Visual Mining Studioの多彩な分析アルゴリズムを適用する
Text Mining Studio連係 分かち書きや辞書処理といったテキストデータ特有の処理を行って文章をデータ化し、分析を行う
その他数理システム製品との連係 同一のGUI上でシームレスに連係が可能

Python対応

Pythonスクリプトエディタ Big Data ModuleやVisual Mining Studioのデータを読み込み、GUI上でPythonスクリプトを記述し実行する
Python機械学習ライブラリ オンラインアルゴリズムを用いたPythonスクリプト用の分析ライブラリを提供

動作環境

対応OS Windows 7
Windows 8.1
Windows 10
Windows Server 2008
Windows Server 2008 R2
Windows Server 2012
Windows Server 2012 R2
Windows Server 2016
※いずれも64bit版のみ対応
CPU 2GHz 以上、コア数2以上 (2.8GHz以上、コア数4以上を推奨)
メモリ 4GB 以上 (2GB×コア数以上を推奨)
ストレージ 空き容量 10GB 以上 (推奨空き容量は分析対象データサイズに依存)
※推奨環境は目安です。データサイズ、分析内容によって処理時間とハードウェア要件は大きく異なります。 お気軽にご相談ください。