ノーコードおよびローコードのデータソフトウェアは、あらゆるバックグラウンドを持つユーザーが組織のデータを最大限に活用するための扉を開きます。RapidMinerとAlteryxはどちらも同様のデータ処理機能を備えたソフトウェアプラットフォームを提供していますが、それぞれに違いもあります。この2つの製品について、そして組織がデータセットを最大限に活用するためにどのように役立つかについて、以下で詳しくご紹介します。
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ジャンプ先:
- RapidMiner とは何ですか?
- Alteryx とは何ですか?
- RapidMiner vs. Alteryx: 機能比較
- 直接比較：RapidMiner vs. Alteryx
- RapidMinerとAlteryxの選択
RapidMiner とは何ですか?
RapidMinerは、データ準備、データマイニング、モデル開発、機械学習、ディープラーニング、テキストマイニング、予測分析、モデル運用のための機能を提供するデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。このノーコード開発プラットフォームは、カスタマイズ可能なビジュアルワークフロー設計と自動化機能を備えています。
Alteryx とは何ですか?
Alteryxは、ユーザーがデータにアクセスし、準備、分析、操作、ブレンド、出力できる分析自動化プラットフォームです。ドラッグ＆ドロップ操作が可能なこのデータソフトウェアシステムには、予測モデリング、機械学習、直感的なワークフロー開発のための機能も含まれています。
RapidMiner vs. Alteryx: 機能比較
| 特徴 | ラピッドマイナー | アルテリクス |
|---|---|---|
| データ準備 | はい | はい |
| インタラクティブな視覚化 | いいえ | はい |
| 機械学習 | はい | はい |
| データサイエンスのスキルアップ | はい | いいえ |
| データサイエンス能力 | はい | はい |
直接比較：RapidMiner vs. Alteryx
データ準備
RapidMinerには、Turbo Prepツールを通じてデータ準備を支援する機能が搭載されており、分析やモデル作成の準備を整えることができます。このソフトウェアは予測モデリング用のデータを準備し、ユーザーがインタラクティブにデータを探索できるようにします。これにより、ユーザーはデータの健全性、品質、完全性に基づいてデータを評価できます。
RapidMinerユーザーは、プラットフォーム内で複数のデータセットをブレンドし、シンプルな式エディタを使用してソフトウェアを設定して新しい列を作成することもできます。データの準備が完了したら、RapidMinerソフトウェアを使用して予測モデルを開発したり、好みのアプリケーションにエクスポートしたりできます。
RapidMinerユーザーは、すべてのデータ準備とETLパイプラインを保存し、再利用と自動化に利用できます。このソフトウェアの優れた点は、データ品質の問題など、データ準備プロセス中に発生する一般的な問題を簡単に解決できることです。
Alteryxは、データ準備プロセス全体を通して自動化を活用し、手作業や人的ミスを排除できるよう支援します。このツールは、データ準備、ブレンディング、クレンジングの自動化機能を提供し、データ準備プロセスを構築するための300以上のノーコードまたはローコードの自動化ビルディングブロックを提供します。
Alteryxは80種類以上のデータソースと連携し、幅広いデータ準備と分析機能を提供します。フィールド内のデータの削除、フォーマット変更、並べ替えの自動化など、データ準備プロセスを簡素化するツールが複数用意されています。Alteryxクレンジングツールは、小さなデータエラーの排除に役立ち、テキストを列に分割するツールは、データを適切なフィールドに整理するのに役立ちます。
機械学習
RapidMinerソフトウェアは、機械学習を通じてユーザーのデータ処理を支援します。機械学習とモデル操作機能を備えており、ユーザーのプロセス改善、生産性向上、運用の簡素化に役立ちます。
RapidMinerのML機能により、ユーザーはカスタムダッシュボードを使用するだけで、モデルの開発、評価、比較、監視、管理、交換を行うことができます。また、お好みのBIプラットフォームを使用してモデルを設定することもできます。RapidMinerはコンテナ化されたアーキテクチャとコードフリーのモデルオペレーションを採用しており、あらゆるバックグラウンドを持つユーザーが簡単に理解できる方法で、MLモデルの予測を最大限に活用できます。
RapidMiner の追加機能には、ドリフト保護が組み込まれており、ユーザーはモデルを監視して問題のある傾向を特定し、対処することができます。
Alteryxは、データからインサイトを生成し、重要な関係性を特定し、傾向を明らかにするための自動化された機械学習機能を提供します。ユーザーは、製品内の教育モードを使用して機械学習モデルを構築できます。このモードでは、モデル生成プロセスを理解し、簡単に説明して意思決定に活用できます。
AlteryxのDeep Feature Synthesisは、ユーザーのデータ内の関係性に基づいて構築される自動化された特徴量エンジニアリング手法です。Alteryx Machine Learningにより、ユーザーはモデルの挙動と予測を理解することができます。Shapely Impact Analysis、Feature Importance、Partial Dependencyプロットなどのツールを活用することで、プロセスに関する詳細な情報を得ることができます。さらに、オープンソースライブラリにアクセスすることで、モデルの信頼性と透明性を高めることもできます。
データサイエンス能力
RapidMinerは、ユーザーがデータセットを徹底的に分析できるよう、自動化されたデータサイエンス機能とコードベースのデータサイエンス機能の両方を備えています。自動化されたデータサイエンス機能は、拡張データ準備、ハイパーパラメータチューニングと自動特徴量エンジニアリングによる予測モデル構築、リスク評価、ターゲット推奨、そしてノーコードデプロイメント、自動モニタリング、インサイト提供といったコードフリー機能など、ユーザーの幅広いデータプロセスを簡素化します。
コーディングを活用したいデータサイエンティストは、RapidMinerのコードベースの機能（完全に統合されたコーディングノートブックやオープンソースライブラリなど）を利用できます。また、このソフトウェアは、データサイエンティストと非コーディング者の間のギャップを埋めるのに役立ちます。円滑なコミュニケーションを可能にするコラボレーションツール、再利用可能なビジュアルワークフロー、ガバナンスと柔軟性に優れたコーディング環境、そしてGitベースの系統、変更履歴、モデルの説明表示による簡素化された監査機能を備えています。
Alteryx のソフトウェアは、データ処理の自動化、実用的なモデルの導入、アルゴリズムのパフォーマンスの比較、機械学習パイプラインでのモデルのトレーニング、セルフサービス型のモデル導入による迅速な運用化などに役立つ機能を提供することで、データ サイエンティストをサポートします。
Alteryx ユーザーは、透過的な分析ワークフローを使用してデータの整合性を評価できます。また、Alteryx 分析プロセス自動化プラットフォームは、自動化されたデータ分析処理によって迅速な結果と実用的な洞察を提供するのに役立ちます。
Alteryxソフトウェアが提供する追加機能には、データ予測、予測分析、様々な予測モデルを理解するための組み込み比較ツール、AutoML、ディープフィーチャーシンセシスなどがあります。テキストマイニング機能も、トピックモデリング、感情分析、ワードクラウドを用いてテキストを抽出し、PDFやドキュメントからインサイトを発見するのに役立ちます。
最後に、Alteryx には教育とコミュニティベースの学習パスが組み込まれているため、Alteryx ユーザーはソフトウェアを活用しながらデータ サイエンスについて学ぶことができます。
参照: トップデータサイエンスツールとソフトウェア (TechRepublic)
RapidMinerとAlteryxの選択
RapidMinerは、その機能から判断すると初心者に適しているかもしれません。データ処理の基本的な構成要素を教えながら、より協調的なデータサイエンスアプローチを採用しています。
一方、Alteryx は、データ サイエンスに対するセルフサービス分析アプローチを備えた非常に直感的なツールであり、スキル向上機能よりも高速な分析機能を重視する企業に適している可能性があります。
