Sign up for free

This page is intended for users in Japan(English). Go to the page for users in United States.

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、株式会社KSKアナリティクス採用担当の網野です。

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!

株式会社KSKアナリティクス's job postings
4 Likes
4 Likes

Weekly ranking

Show other rankings
If this story triggered your interest, go ahead and visit them to learn more