Rapidminerハンズオン勉強会に行ってきました

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機械学習 OSSのRapidminerの勉強会に行ってきました。

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data mining

• rapidminer
• nysol
  UNIXコマンドベースのデータマイニングツール
• Revolution R(Microsoft R Server)
  BIGDATAの分析が出来る商用版のR

データマイニング(データ分析)

今まで知られていなかった役立つ可能性のある情報を抽出する
→データを分析してビジネスに使える知識を発見すること

※テキストデータはデータマイングの中でもテキストマイニングい分類される

テキストマイニング

nysolの文(Fumi)が形態素解析
文章から表形式の行列データを作る
品詞の出現回数で分類「見込み」、「見込めない」といった教師データモデルを作成してそれにあてはめれば予測は可能
デフォルトは一般的な単語データが適用されるので辞書データの作成は必要
nysolの文(Fumi)はJUMANを採用

ネットワーク分析

言葉と言葉のつながりを分析する

ETL(前処理)

Extract

外部の情報源からデータ抽出

Transformation

変換、加工

Load

ロード

分析

回帰分析

データから実数値を予測

クラス分類

データが属するカテゴリの予測

クラスタリング

データのグループ化
※過去の行動パターンが似ているユーザーなど

頻出パターン抽出

データから頻出する組み合わせを抽出

rapidminer

• OSS
• RapidMiner Studio Communuutiy Editionは無償
• プログラミング無しに簡単に分析
• 豊富な可視化ツール
• 充実した分析機能
• 拡張パッケージのインストールが可能
• pythonのコードも書ける

ハンズオンメモ

• missing_attributesで欠損データが確認できる
• Annotationでname(列名)かcomment(コメントアウト)かが設定出来る
• 136個の正常機械と故障機械の25のセンサー値
• 予測とは過去のデータで作ったモデルに今のデータをあてはめる
• ReferenceData 正解が分かっているデータ
• New Data 正解を持たないデータ
• k近傍法でk=1は使ってはならない
• unlは unlabel data ラベルを持たないデータ
• confidence 信頼係数 足すと1
• RapidMinerブログ

列の役割

• id 分析に使用しない、各行を識別するためだけの列
• label 分類する項目、対象、目的変数
• attribute 説明変数

質問メモといただいた回答

• Studio以外のrapidminerについて教えてください。
  ServerはStudioの機能を共有出来る。
  Cloudはサーバーでクラウドが利用出来る。
  RadoopはHadoopと同じBigDataの分散処理が可能。
  無料のCommunityエディションがあるのはStudioのみで他は有償のEnterpriseエディション。
  Studioにも有償のEnterpriseエディションがあり実行のバッチ処理が可能。
  Studioの有償版は1ライセンス20万~30万ぐらい

• 数値結果の予測チュートリアルは？
  まだだが線形回帰で近日公開する予定。

• Databaseデータソースの種類は？
  JDBCで接続できるデータベースは問題なし

まとめ

課題がはっきりしないままスタートしても失敗する、というか意味がない。
ガートナー調査では日本企業でビッグデータ活用が出来ているのは6%。
48%はデータから価値を得る方法がわからない、課題設定が出来ていない。
ディープラーニングは画像、音声、テキストに強い。
数値ならば機械学習でも良い。

@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITトレーナー2年目のSoftware Engineerです。
質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。
出来る限りなるべく答えます。

このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。

また、勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。