NOVUSTAT unterstützt Sie beim Data Mining mit RapidMiner und der heutigen Altair Plattform. Unsere Experten entwickeln individuelle Analyseprozesse, bereiten Ihre Datensätze auf und kombinieren geeignete Operatoren für Datenexploration, Modellierung und Prognosen. Von einzelnen Auswertungen bis zur Automatisierung komplexer Workflows erhalten Sie eine fachlich fundierte und nachvollziehbare Lösung für Ihre Daten.
NOVUSTAT unterstützt Sie bei der professionellen Umsetzung Ihrer Datenanalyse mit RapidMiner. Von der Aufbereitung Ihrer Datensätze über die Entwicklung geeigneter Analyseprozesse bis zur Modellierung und Automatisierung übernehmen unsere Experten einzelne Arbeitsschritte oder die vollständige Auswertung.
Wir bereiten Ihre Datensätze für die weitere Analyse auf und entwickeln geeignete Prozesse zur Datenexploration. Dabei prüfen wir Datenqualität, fehlende Werte, Variablen und Strukturen als Grundlage für zuverlässige Ergebnisse.
Unsere Experten erstellen individuelle Prozesse und kombinieren die passenden Operatoren für Ihre Fragestellung. Bestehende RapidMiner Workflows können geprüft, erweitert und hinsichtlich ihrer Struktur optimiert werden.
Wir entwickeln Modelle für Klassifikation, Regression, Clustering und weitere Machine Learning Verfahren. Dazu gehören beispielsweise Entscheidungsbäume, neuronale Netze und andere geeignete Algorithmen für Ihre Daten.
Auf Basis vorhandener Daten entwickeln wir Modelle für Prognosen und datenbasierte Entscheidungen. Dabei unterstützen wir Sie von der Auswahl geeigneter Verfahren bis zur Validierung und Interpretation der Ergebnisse.
Wiederkehrende Analyseschritte lassen sich mit RapidMiner effizient automatisieren. Wir unterstützen Sie bei reproduzierbaren Workflows, der Orchestrierung einzelner Prozessschritte und der strukturierten Verwaltung Ihrer Analysen.
Sie haben bereits eine Auswertung erstellt? NOVUSTAT prüft Ihren RapidMiner Prozess, die eingesetzten Operatoren und Modelle sowie die fachliche Korrektheit der Ergebnisse und zeigt konkrete Optimierungsmöglichkeiten auf.
Von der ersten Prüfung Ihrer Datensätze bis zur fertigen RapidMiner Auswertung begleiten wir Sie strukturiert durch alle Projektphasen. Gemeinsam definieren wir die Fragestellung, entwickeln geeignete Prozesse, wählen passende Operatoren und prüfen die Ergebnisse auf fachliche Plausibilität und Modellqualität.
Zu Beginn betrachten wir Ihre Ziele, die vorhandenen Datensätze und die technischen Rahmenbedingungen. Wir prüfen Datenqualität, Variablen, Datenquellen und Anforderungen an die spätere Auswertung. So entsteht eine belastbare Grundlage für den weiteren RapidMiner Prozess.
Auf Basis der Anforderungen erstellen wir den Analyseworkflow und kombinieren geeignete Operatoren für Datenaufbereitung, Datenexploration, Modellierung und Validierung. Bestehende Prozesse können dabei übernommen, erweitert oder neu strukturiert werden.
Anschliessend vergleichen wir geeignete Verfahren wie Entscheidungsbäume, Regressionen, Klassifikationsmodelle oder weitere Machine Learning Ansätze. Die Modelle werden anhand passender Gütekriterien geprüft und auf ihre Eignung für die konkrete Fragestellung bewertet.
Zum Abschluss optimieren wir den RapidMiner Workflow, dokumentieren die Auswertung und bereiten die Ergebnisse nachvollziehbar auf. Bei Bedarf unterstützen wir auch bei Automatisierung, wiederkehrender Ausführung oder der Überführung in bestehende Analyseprozesse.
Zu Beginn betrachten wir Ihre Ziele, die vorhandenen Datensätze und die technischen Rahmenbedingungen. Wir prüfen Datenqualität, Variablen, Datenquellen und Anforderungen an die spätere Auswertung. So entsteht eine belastbare Grundlage für den weiteren RapidMiner Prozess.
Auf Basis der Anforderungen erstellen wir den Analyseworkflow und kombinieren geeignete Operatoren für Datenaufbereitung, Datenexploration, Modellierung und Validierung. Bestehende Prozesse können dabei übernommen, erweitert oder neu strukturiert werden.
Anschliessend vergleichen wir geeignete Verfahren wie Entscheidungsbäume, Regressionen, Klassifikationsmodelle oder weitere Machine Learning Ansätze. Die Modelle werden anhand passender Gütekriterien geprüft und auf ihre Eignung für die konkrete Fragestellung bewertet.
Zum Abschluss optimieren wir den RapidMiner Workflow, dokumentieren die Auswertung und bereiten die Ergebnisse nachvollziehbar auf. Bei Bedarf unterstützen wir auch bei Automatisierung, wiederkehrender Ausführung oder der Überführung in bestehende Analyseprozesse.
Senior Statistikerin
Gerne unterstützen wir Sie beim Data Mining mit RapidMiner und bei der professionellen Umsetzung Ihrer Datenanalyse. NOVUSTAT prüft Ihre Fragestellung, Datensätze und bestehenden Prozesse und entwickelt darauf abgestimmte Workflows für Datenexploration, Machine Learning und Predictive Analytics. Von der Auswahl geeigneter Operatoren und Modelle bis zur Automatisierung und Validierung Ihrer Auswertung begleiten wir Sie bei der Umsetzung Ihrer RapidMiner Lösung.
RapidMiner bietet zahlreiche Funktionen für die Aufbereitung, Exploration und Analyse von Daten. Über visuelle Prozesse lassen sich unterschiedliche Operatoren miteinander verbinden und zu vollständigen Data Mining Workflows zusammenstellen. Dadurch können sowohl klassische statistische Verfahren als auch Machine Learning Methoden und automatisierte Modellierungsprozesse umgesetzt werden.
CEO & Founder NOVUSTAT GmbH
RapidMiner hat sich von einer klassischen Data Mining Software zu einer umfassenden Plattform für Datenanalyse, Machine Learning und Automatisierung entwickelt. Die visuelle Arbeitsweise bleibt dabei ein zentraler Vorteil: Anwender können verschiedene Operatoren zu Analyseprozessen verbinden, Datensätze aufbereiten, Modelle entwickeln und Ergebnisse validieren, ohne jeden Arbeitsschritt selbst programmieren zu müssen.
Heute ist RapidMiner Teil von Altair und in dessen Data Analytics und AI Portfolio eingebunden. Dadurch reicht das Einsatzspektrum weit über klassische statistische Auswertungen hinaus. Unternehmen können Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen, Machine Learning Modelle entwickeln, AutoML einsetzen und Analyseprozesse für wiederkehrende Anwendungen automatisieren.
Auch ältere Technologien und Produktbezeichnungen wie Radoop begegnen Anwendern weiterhin in bestehenden RapidMiner Projekten und Dokumentationen. Gerade bei gewachsenen Analyseumgebungen kann deshalb eine fachliche Prüfung sinnvoll sein, um vorhandene Prozesse, Operatoren und Repositories einzuordnen und auf aktuelle Anforderungen auszurichten.
Für Unternehmen liegt der eigentliche Mehrwert nicht in möglichst komplexen Modellen, sondern in der Verbindung von Daten, analytischen Verfahren und dem konkreten Geschäftskontext. NOVUSTAT unterstützt Sie dabei, bestehende RapidMiner Prozesse weiterzuentwickeln oder neue Lösungen so aufzubauen, dass die Ergebnisse nachvollziehbar, reproduzierbar und praktisch nutzbar sind.
Bei zeitkritischen Datenströmen und laufenden Analysen können zudem Konzepte des Real Time Reporting relevant sein.
RapidMiner eignet sich für zahlreiche Aufgaben im Data Mining, von der Datenaufbereitung und Datenexploration bis zur Entwicklung und Validierung von Machine Learning Modellen. Über visuelle Prozesse können verschiedene Operatoren miteinander verbunden und zu reproduzierbaren Analyseabläufen kombiniert werden.
Ja. NOVUSTAT kann die vollständige Auswertung übernehmen oder Sie bei einzelnen Arbeitsschritten unterstützen. Dazu gehören die Aufbereitung Ihrer Datensätze, die Auswahl geeigneter Operatoren, die Modellierung, der Modellvergleich sowie die Interpretation und Dokumentation der Ergebnisse.
Je nach Fragestellung können unter anderem Entscheidungsbäume, Regressionen, Klassifikationsverfahren, Clustering, neuronale Netze und weitere Lernalgorithmen eingesetzt werden. Einen Überblick über typische Verfahren finden Sie auch in unserem Beitrag zu Machine Learning Algorithmen.
Ja. RapidMiner kann für Prognosen und datenbasierte Vorhersagemodelle eingesetzt werden. Dabei werden historische Datensätze genutzt, um Zusammenhänge zu modellieren und zukünftige Entwicklungen oder unbekannte Werte zu schätzen. Weitere Informationen finden Sie unter Predictive Analytics.
Operatoren sind einzelne Bausteine eines RapidMiner Prozesses. Sie übernehmen beispielsweise Aufgaben bei der Datenaufbereitung, Transformation, Modellierung oder Validierung. Durch die Kombination mehrerer Operatoren entsteht ein vollständiger Workflow für die jeweilige Analyse.
Ja. AutoML kann die Auswahl, Konfiguration und Bewertung geeigneter Modelle unterstützen. Darüber hinaus lassen sich wiederkehrende Analyseschritte automatisieren und verschiedene Prozessschritte orchestrieren. NOVUSTAT unterstützt Sie dabei, solche Abläufe nachvollziehbar und passend zu Ihrer Fragestellung aufzubauen.
RapidMiner ist heute in das Analytics und AI Portfolio von Altair eingebunden. Deshalb begegnen Anwendern neben der bekannten RapidMiner Terminologie zunehmend Altair Produktbezeichnungen. Bestehende Prozesse, Repositories und Analysemodelle können weiterhin fachlich eingeordnet und auf aktuelle Anforderungen ausgerichtet werden.
Ja. Wir prüfen bestehende Prozesse auf fachliche Plausibilität, geeignete Operatoren, Datenaufbereitung, Modellwahl und Validierung. Auf Wunsch optimieren wir den Workflow und zeigen, wie sich einzelne Schritte vereinfachen, automatisieren oder besser an den Geschäftskontext anpassen lassen.
RapidMiner wurde auch für umfangreiche Datenverarbeitung und skalierbare Analyseprozesse eingesetzt. In älteren Projekten kann dabei die Bezeichnung Radoop auftreten. NOVUSTAT unterstützt Sie bei der fachlichen Einordnung solcher bestehenden Lösungen und bei der Übertragung der Analyseanforderungen auf aktuelle Daten- und Plattformstrukturen.
Je nach Datenquelle und technischer Umgebung lassen sich Analyseprozesse regelmässig ausführen und Ergebnisse zeitnah bereitstellen. Bei kontinuierlichen Datenströmen können ergänzend Konzepte des Real Time Reporting relevant sein.
