株式会社KSKアナリティクスは、「Data Analysis for Everyone！」のビジョンを掲げ、誰もが当たり前にデータを分析・活用できる社会の実現を目指しています。
データ前処理ツールKSKPについて
KSKPは、データの前処理（preparation）に特化したツールです。GUIで煩雑な大規模IoTデータの加工が実施できます。具体的には、設備データと製品データの紐付けや大規模な時系列データからの特徴量設計を柔軟に行うことができる点がユーザーより高く評価されています。大別すると、下記の3つの課題に対して、解決策を提示しております。
[KSKP Youtube]
1.データ量が大きく取り扱い困難
IoTデータの種類・数が多い
一つのデータも取得間隔（ミリ秒、秒など）で大きく変化
既存ツールでは処理できない、時間がかかりすぎる
2.データの加工（前処理）が複雑
時間軸の異なるデータの結合、結合キーがないが結合したいなど既存ツール、データベース（SQL）では対応困難
時系列データの分析・前処理が複雑で難しい
3.チーム共有が困難
分析環境が個人でバラバラ（組織で統一されていない）
個人に依存した分析・加工が多く、チーム共有が難しい
機械学習ツールRapidMinerについて
近年、計測技術が進歩し、精度の高いデータを比較的安価で収集できるようになったことなどを背景に、データ量が増え、データが多次元化したため、統計学を基礎とした機械学習の活用がより一層求められるようになりました。機械学習を使いこなすには、PythonやRといったプログラミング言語を使いこなすことが一般的でしたが、RapidMiner（ラピッドマイナー）はプログラミングなしで高度な機械学習を実施することが可能です。機械学習を用いることで大規模データからパターンを発見し、精度よく現象を予測することが可能です。分析のための分析ではなく、構築したモデルを逆計算し、最適な製造条件を抽出することもできます。
・RapidMiner Free版のダウンロードは下記より可能です
https://www.rapidminer.jp/download/
問い合わせについて
| 会社名 | 株式会社KSKアナリティクス |
| URL | https://www.ksk-anl.com/ |
| 問い合わせ窓口 | sales@ksk-anl.com |
| 住所 | ＜本社オフィス＞ 大阪市西区江戸堀1-18-35 肥後橋IPビル6F ＜東京オフィス＞ 東京都中央区築地2-7-10 築地シティプラザ7F |
