RapidMiner プロセスデータ分析編
難易度
★★★★
プロセスデータ（時系列データ）を用いたデータ分析に関する手法を学習いただき、 プラントで実活用できるようなモデルケースを元に学習できるコースです。
対象者
プラントの業務に携わる方 におススメ
所要時間
約300分
※実際の所要時間は、ハンズオン含め約2～3倍程度かかります。
習得内容
プロセスデータの前処理を習得する
予知保全や収率最大化に活用できるようになる
コース内容
全5回 300分
| 第1章 | プロセスデータ（時系列データ） の取り扱い方／時系列データのハンドリング／時系列データの可視化／時系列データの特徴量抽出 |
|---|---|
| 第2章 | 連続プラントにおける収率最大化／課題設定／データの前処理／生産量予測モデルの作成／収率最大化 |
| 第3章 | プロセスデータを用いた予知保全／課題設定／データの前処理／モデルの作成／バッチプロセスへの応用 |
| 第4章 | ソフトセンサー作成／ソフトセンサーとは／課題設定／回帰モデルの作成 |
| 第5章 | 化学プラントにおける異常検知／異常検知へのアプローチ／PCAによる異常検知／様々な異常検知手法／演習 |
