KSKPは、高速で柔軟なデータ前処理機能を、専門家だけではなく、業務者による活用も可能にした分析プラットフォームです。
製品の概要
製品の特徴
基本思想
- 専門家だけでなく、業務者による分析活用を可能にする、ノンプログラミング環境を提供
- データ分析は手順の正しさが重要なため、一連の処理をフローとして可視化するUIを提供
分析機能の開発スタイル
- 分析の手順を組織で共有することで、透明化やノウハウの集約を狙いとしてWebアプリで提供
- Web APIによる実行機能により、作成したフローの運用システム構築環境を提供
高速化のアプローチ
- 搭載メモリ量やCPU数などのH/Wリソースの拡大ではなく、少リソースで高速化を狙うパイプラインによる並行処理を提供
データ前処理
- SQLでは困難な処理を重点的に対応した80種類以上の前処理に特化したコマンドを提供
- グループ別に処理を反復したい、複数の列に対して一括して処理を指定したいなどのループ処理を、for文などのシステム的な制御文を書くことなく、指定することが可能
特徴量生成
- 機械学習に必要となる多様で多量の特徴量の生成は、分析者にとって大きな負担
- 値の分布、値と経過による面積、傾きなどの時系列変化の形状、周波数情報など、多様な70種類以上の特徴量を提供
IoT時系列データの前処理
- センサー時系列データでは、計測間隔の変動、観測の欠落、異なる間隔で収集された観測値などを扱う必要あり
- 3次スプラインなどの補間手法を用いることで、時系列を考慮した欠損値の補間、異なる間隔で収集されたデータの結合が可能
可視化機能
- 時系列推移、散布図、ヒストグラム、箱ひげ図で、分析フローを作成しながら、即時にデータ内容の確認や可視化分析が可能
