製品紹介
Visual R Platform(略称 VRP) は、世界中で利用されている R 言語が持つ多くの統計手法を、簡単なマウス操作で実行できる汎用の統計解析ツールです。
VRP は自社開発製品で、当社の分析基盤 Visual Analytics Platform (略称 VAP)に搭載されています。 統計解析に必要なデータの前処理から、グラフ・分析・処理まで、高機能な解析環境をご提供します。
Visual R Platform は、次の機能と強力なサポート体制で意思決定、業務効率化を支援します。
ユーザフレンドリーな試行錯誤環境
データや分析処理をアイコンで表示し、アイコン間を矢印でつなげることで一連の流れを作成、実行します。 どのような処理をしているのか、途中結果が見やすく、試行錯誤しやすい環境です。
データ分析には欠かせない前処理、集計、分析の機能がアイコン化されているため、R 言語の知識は不要です。
詳細については 機能一覧 をご覧ください。
R スクリプトの自動生成
Visual R Platform 上で作成した分析処理は、ボタンクリックで簡単に R スクリプトへ変換出力でき、 R がインストールされているどのマシン上でも実行可能です。 分析処理の記録、スクリプトの共有、Linux上での定型処理化など、活用方法の選択肢が広がります。
強力な R 言語機能の活用
R 言語が標準で持つ豊富な統計手法はもちろん、世界中の R ユーザが開発したパッケージによる様々な追加機能も使用可能です。 これらの機能を使いやすいユーザインターフェースでご提供します。 自分で定義した R スクリプトを1アイコンとして使用することもでき、既存のリソースも最大限活用できます。
Visual R Platform 1.6より、【VRP サンプルプロジェクトダウンローダ】機能を搭載しました。
NTTデータ数理システムがお勧めするライブラルを用いた、サンプル分析プロジェクトをダウンロード、利用することが可能です。
プロジェクト名 | カテゴリ | 機能概要 | 機能詳細 |
---|---|---|---|
hexbin | グラフ | 2次元密度グラフ | 散布図を点の集合の密度により色を変えて描画する。巨大データの散布状態を視覚化したい場合に便利 |
dbscan | クラスタリング | 密度ベースクラスタリング | クラスタ数を指定する必要がなく、任意の形状についてクラスタリングを実行できる。また、k近傍法( kNN:k-nearest neighbor algorithm )と密度ベースの外れ値検出法( LOF )が高速に実行できる |
igraph | ネットワーク解析 | ネットワーク解析と可視化 | 中心性解析(グラフの中で重要なノードを発見するための手法)、ネットワークグラフ他のグラフ描画用ライブラリが用意されている |
mclust | クラスタリング | 混合正規分布によるモデルベースクラスタリング・分類・密度推定 | EM アルゴリズムとベイズ情報量規準BICによって最適なモデルを自動で探索します。k-means 法を統計的機械学習の考え方で拡張したものとみることができ、クラスタのラベルだけでなく、全クラスタへの所属確率も出力されるのが特徴です |
quantreg | モデル作成 | 分位点回帰分析 | 回帰分析(数値を予測する分析)を行う際に、予測値を計算するだけではなく、その予測値の信頼区間をユーザが指定した度合い(0.0以上、1.0未満の数値、信頼度とも言う)に応じて計算も行う。本サンプルプロジェクトでは、線形回帰分析における分位点回帰分析を行う。なお、quantreg パッケージには非線形モデルに対して分位点回帰が行える方法も提供している |
ranger | モデル作成 | 高速ランダムフォレスト分析 | ランダムフォレスト分析を高速に行うことを目的として実装されたパッケージ。ランダムフォレスト分析は、列が多いデータに対しても効率的に分類分析や回帰分析が行える分析手法である |
tesseract | 文字認識 | 文字認識(OCR)エンジン | 画像ファイル中の文字を認識してテキスト(文字列)に変換する.日本語の trained data を使えば日本語の認識も可能 |
xgboost | モデル作成 | 精度の高い分類・回帰分析モデルの作成 | 勾配ブースティング法を用いた分類・回帰分析アルゴリズム。チューニングを行うことで精度の良い予測モデルが作成できる。Kaggle などの機械学習コンペティションの優勝者の多くが、このアルゴリズムを採用したことで知られている |
R の詳細については R とは をご覧ください。
充実したサポート体制
Visual R Platform は、R と同一言語体系の S-PLUS の日本語版開発、販売、 サポートにおいて20年以上にわたる経験を持つNTTデータ数理システムの技術スタッフによる自社開発製品です。 R 全般のサポート、コンサルティング、R によるシステム開発も承ります。
サポート・コンサルティングの詳細については サポート・コンサルティング をご覧ください。
当社製品との連係機能
統計解析からデータマイニング、テキストマイニング、数理計画、シミュレーションと融合させることで、 データから意思決定を導きだすことができ、分析の自由度が飛躍的に向上します。 これらの機能を実現する当社製品は、VRPと同一プラットフォーム Visual Analytics Platform でシームレスな連係が可能です。
Web サービス展開
VRP上で作成した分析処理は、Webブラウザ上の分析メニューとして展開させることができます。
エンドユーザへの統計解析Webサービス展開をスムーズに実現します。
動作環境
- 対応OS
- Windows 11, 10, 8.1
Windows Server 2022, Server 2019, Server2016, Server 2012 R2
Windows Server 2012 (事前に下記をご確認ください)
* 64bit OSのみ(すべて日本語版のOSに限ります)
- スペック
- CPU: Corei3 2.0GHz以上 (推奨:4コア以上のCPU)
メモリ: 4GB以上
HDD空き容量: 10GB以上(データサイズに依存)(推奨: RAID、SSDなどの高速なストレージ)
R 対応バージョン: 3.4.4 (32bit/64bit) - Windows Server 2012 でのご利用について
- ライセンス認証のために TLS 1.2 の有効化が必要です。
有効化方法などについて詳しくは以下サポートまでお問い合わせください。
Visual R Platform サポート
E-mail: vrp-support@ml.msi.co.jp
更新履歴
- Visual R Platform 1.8 リリース (2020.08.25)
詳細は Visual R Platform 1.8 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.7 リリース (2020.03.09)
詳細は Visual R Platform 1.7 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.6 リリース (2019.02.14)
詳細は Visual R Platform 1.6 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.5 リリース (2018.02.09)
詳細は Visual R Platform 1.5 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.4 リリース (2017.02.09)
詳細は Visual R Platform 1.4 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.3 リリース (2016.03.18)
詳細は Visual R Platform 1.3 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.2 リリース (2015.01.19)
詳細は Visual R Platform 1.2 新機能 をご覧ください。 - Visual R Platform 1.1 リリース (2014.09.16)
詳細は Visual R Platform 1.1 新機能をご覧ください。