ビッグデータ可視化ソリューション「BIGDAT@Viewer」最新バージョン V1.2 リリースのお知らせ

2017年1月10日

データ解析専門知識は不要！大規模データを高速処理してMAP表示 直感的なデータ分析（0次分析）をサポートする機能を更に強化

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サイバネットシステム株式会社（本社：東京都、代表取締役 社長執行役員：田中 邦明、以下「サイバネット」）は、当社が開発・販売・サポートするビッグデータ可視化ソリューション「BIGDAT@Viewer（ビッグデータビューアー）」最新バージョン「BIGDAT@Viewer V1.2」の販売を2017年1月10日から開始することをお知らせします。

BIGDAT@Viewer とは

IoTの活用が急速に広がる中、実験データや工場の機器ログなど、膨大な数値データが収集される一方、専門家以外のスタッフがデータの意味を読み解くことはますます難しくなっています。BIGDAT@Viewerは、統計学の専門知識がなくても簡単にビッグデータを可視化することができ、新しい知見の発見を支援するソフトウェアです。様々な属性を使用してデータ間の類似性をMAP化し、データの全体構造を直感的に把握することで、属性間の相関の発見に結びつく「気づき」を得ることができます。

1. ３ステップでMAP表示まで！CSV形式での簡単なデータ取り込みとスムーズな MAP 表示
   CSV形式でデータを取り込み、データフォーマットの自動チェックや各属性の分布傾向の分析、MAP作成までの一連の処理を３ステップ（�@データ取り込み、�A分析設定、�B「作成」ボタンでMAP化）で行うことが出来ます。
2. 多様な分析機能
   簡単なマウス操作で、表示されたMAPの分析を直感的に行うことができます。また、作成したMAPのグループ間での共有や閲覧制限など、管理者による細かい権限設定もMAP単位で可能です。
3. データの全体像把握から故障分析、機械学習等に
   
   • IoT データの全体構造の把握：
     類似した傾向を持つデータがMAP 上に島構造を形成。一目でデータ全体の構造把握が可能に。
   • 故障要因分析：
     サンプル数が少ない異常データなども、正常データとの相関関係確認によって仮説立案が可能に。
   • 機械学習での活用：
     学習データとしてふさわしくない外れ値についても直観的に選定や抽出が可能に。

ユーザー様からのご要望に応えたＶ1.2での機能強化内容

直感的なレポーティング機能の向上

特定の条件を満たす結果に寄与している可能性のある説明変数を探したい場合に、目的変数（属性）の指定された値や範囲に対応する属性のリストを一括表示できるようになりました。

ヒートマップ表示機能の追加

属性値の大小の分布がフィルタ機能を使わずに一目で把握できるようになりました。従来のようにスライダー操作で値の範囲を指定しなくても、データの分布構造をヒートマップ形式で見渡すことができます。（図１）

マップ表示精度の改善

マップ作成ロジックの改善により、近接したデータの関係性をより詳細に把握できるようになりました。（図２）

クラスタ表示およびフィルタ機能の改善

クラスタの表示濃度が含有データ数に応じて変化するようになり、分布傾向が見やすくなりました。また、フィルタ条件に対応するクラスタについても、一致率に応じた濃度で表示するようになりました。（図３）

多彩な特徴スコア表示モード

従来の特徴スコアの上位ランキングの表示に加えて、下位ランキングの表示もできるようになりました。また、2つの領域間の特徴スコアの差分や、着色クラスタと無色クラスタの差分も表示できるようになり、各データ集合の特徴の違いを個別に見比べる手間がなくなりました。（図４）

図２：詳細構造がより明瞭になったマップ表示 （クリックで拡大表示）

図３：含有データ量の違いが濃淡で判る （クリックで拡大表示）

図４：データ集合が分かれる要因を 特徴スコアの差で表示 （クリックで拡大表示）

「BIGDAT@Viewer」の詳細については、製品Web サイト（http://www.cybernet.co.jp/bdv/）をご覧ください。