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RapidMinerブログ続々更新中。株価の予測やPythonとの連携まで、使い方イロイロ!

こんにちは!

前回こちらの記事でもお伝えしておりましたが、
新卒3人を巻き込んだRapidMinerブログ活性化プロジェクトがどんどん進んでおり、
なんと3か月目に到達しました。

どんどんスケジュール通りに更新するプレッシャーに負けそうになっているメンバーですが(笑)
めげずに更新しているので、ぜひ読んでほしいと思っております。

というわけで、9月に更新した記事たちをまとめます

その5 RapidMiner初心者のための4種類の用語解説

RapidMinerは本当に使いやすいツールではあるのですが、
やっぱり慣れるまでは用語がわからないと、躓いてしまうこともよくあると思います。
ので、よく使われる、むしろこれを知らないとRapidMinerを使えないよ!という
基本の用語たちをまとめて記事にしました。

その6 python-rapidminerでpythonからRapidMinerを呼び出す

Pythonは、データ分析をやってみようと思った方なら聞いたことがあるのでは?
RapidMinerは自由度の高いPythonとの連携もできます。
実際にGitHubに載っているチュートリアルを使ってみた事例を載せています!

その7 “RapidMiner vs Python”データ分析初心者はどちらを勉強すべき?

この記事の出だしが、全てを語っているかと思います。

昨今はデータ分析と言えばPython!という風潮もあるように感じますが、私はその風潮にちょっと待って!と言いたいと思います。

データ分析を学ぼうと思い、Pythonの参考書を買って挫折した‥という話はよく聞きます。
その点、RapidMinerはプログラミングの知識が不要なので、分析そのものに時間を割くことができます。
どれだけRapidMinerを先に勉強するとよいかをひたすら語っている記事です。

その8 機械学習で株価予測の最初の一歩 ~RapidMinerのwindowing株価データ扱い~

具体的に実際の株価のデータを使って
PythonとRapidMinerでどれだけの労力の差が出るのかを比較した記事になります。

実際のデータだからこそ、扱うのもドキドキ‥
Pythonで実行したときとの違いも細かく記載しています。


さあ、いかがでしょうか。
これらのツールは、当社のデータサイエンス本部で扱っているツールで、
製造業をはじめとして、まさに “自分たちの業務の精度をあげたい!” という現場の方に
利用いただいていることが多くあります。

例えば、製造業のお客様であれば、RapidMinerを使って
工場のラインの故障率が1%減らせるだけで
何千、何億の経費削減となり、利益UPにつながります。

日本のものづくりは現場の「なんとかしたい!」と思う方々の
努力に支えられているのだなあといつも思いますし、
その努力を応援できるのがこの「RapidMiner」というツールだと感じます。

最近はお問い合わせもたくさん増えてきました。

当社もこのツールをたくさんの方々に知ってもらえるよう頑張ろうと思います!

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