データ科学・機械学習

厳密なデータ使用は、ほぼすべての職務で増加しつつあります。適切なデータを使用することで問題解決が早く簡単になるため、生産性、意思決定、また従業員のストレス軽減に大きな影響を与えることが証明されています。Hitachi VentaraがMinitabのノーコードおよびローコードソリューションを使用して、予測分析と機械学習を使用できるようにした事例をご覧ください。

データがなければデータサイエンスになりません。データにアクセスできなければ、データを分析することはできません。データを取得したら、分析のためにデータを統合して準備することが、成功への準備です。Minitabを使用すると、ビジネスユーザーは、データの探索と分析のためにデータにアクセス、統合、準備することができます。

多くのデータサイエンスソリューションとは異なり、Minitabを使用すると、アナリストは予測モデル化を行う前に、視覚化と予備分析を通じてデータを探索できます。統計分析の市場リーダーとして、当社では、記述統計や視覚化などのツールを使用する機能をデータサイエンティストに提供し、データをより良く理解するとともに、同僚と連携できるようにします。

Minitabは、予測モデリングと機械学習のための、実績のある独自のアルゴリズムを提供しています。具体的には、回帰分析などの従来の手法、およびMARS^®（多変量適応型回帰スプライン）などの独自の手法、 CART^®、Random Forests^®の分類木と回帰木などの最高の木ベース手法、TreeNet^®の勾配ブースティング手法といった、より高度な機械学習です。

特徴量エンジニアリングは、機械学習や予測分析を成功に導く重要な処理であるため、近頃データ分析の世界で「ホットな話題」として再浮上しています。特徴量エンジニアリングについて詳しく確認すると、データ操作、前処理、または正規化として知られる基礎的なデータ処理とも認識できるでしょう。特徴量エンジニアリングの基本と重要性、また、Minitabソリューションを使用して最も一般的な特徴量エンジニアリング技法をお客様の組織にうまく実装するにはどうすればいいかをご説明します。

Minitabの自動化機械学習は、最適な予測を行うために最も有用なアルゴリズムを使用していることを確認するために、最適な予測変数や最適なモデルを識別するのに役立ちます。

Minitabは、RとPythonの両方と統合され、Minitabインターフェース内のボタンでカスタムコードを簡単に実行できます。オープンソースと統合するノーコードソフトウェアを提供することで、Minitabでは組織全体での連携が可能です。