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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

動作環境

対応OS Windows Vista
Windows 7
Windows 8.1
Windows 10
Windows Server 2008
Windows Server 2008 R2
Windows Server 2012
Windows Server 2012 R2
※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。