ML Lab

CSV ANALYSIS, RIGHT HERE

CSVを、
手元で読み解く。

データの読み込みから、観察・前処理・分析・可視化まで。 ML Labは、作業をブラウザーの中でつなぐローカル分析ツールです。

  • CSVをブラウザー内で処理
  • 外部送信なし
  • 保存は明示操作
ML Lab / 顧客データ.csv 読み込み済み
データの概要顧客データ.csv
CSV
行数12,480全行
列数18項目
欠損2.4%全セル比
利用回数の分布数値列
少ない多い
列の品質全件集計
数値8列
カテゴリ7列
日付3列
分析ワークスペースのイメージ

A CLEAR WORKFLOW 01—03

データの確認から、
次の一手まで。

CSVを読み込んだら、内容を確かめ、必要な処理を重ねて、結果を持ち帰る。 ひとつの作業空間で分析を進められます。

01

CSVを読み込む

ファイルを選択して、列や先頭行のプレビューを確認。複数のデータセットも切り替えて扱えます。

LOCAL FILE · CSV
02

状態を観察する

列の型、欠損、重複、数値の要約やカテゴリ頻度を確認。気になる列を見つけやすくします。

PROFILE · QUALITY
03

加工して、活用する

前処理、統計、予測、チャート作成へ。確認した結果はCSVやPNGとして出力できます。

TRANSFORM · EXPORT

ONE WORKSPACE, MANY ANGLES 02—05

ひとつのCSVを、
いくつもの視点から。

データを眺めるだけで終わらせず、整え、確かめ、伝わる形にまとめます。

A

観察と前処理

欠損・分布・重複を把握し、フィルターや変換をレシピとして管理。適用前にプレビューできます。

B

統計と予測

相関、クロス集計、グループ集計や、表形式データの分類・回帰モデルを試せます。

C

チャートと出力

集計やチャートをダッシュボードに配置。加工済みCSVやチャート画像をローカルに出力します。

D

ワークスペース

作業状態は必要なときに明示保存。ブラウザー内に保持し、いつでも続きを開けます。

予測で利用できるモデルや処理対象には制限があります。結果は意思決定を保証するものではありません。

PREDICT · EVALUATE · APPLY

モデルを作成し、
予測の精度を確かめる。

目的変数と説明変数を選び、分類または回帰のモデルを学習。 データを学習・検証・最終評価に分け、未知データに対する性能を確認できます。

01

課題に合わせてモデルを選ぶ
ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法、SVMや小型ニューラルネットワークなどに対応。

02

評価指標とグラフで確かめる
分類はAccuracy・F1・混同行列など、回帰はMAE・RMSE・R²や残差を確認できます。

03

新しいCSVへ予測を適用する
学習済みモデルで予測し、結果を確認してCSVに出力できます。

YOUR DATA STAYS YOURS

データは、
あなたのブラウザーの中に。

CSVの読み込み、分析、出力はブラウザー内で行います。データや分析結果を外部サービスへ送信しません。

01

外部送信しない
CSVや分析結果をサーバーへ送信しません。

02

保存は自分で選ぶ
ワークスペースは明示操作でブラウザーに保存します。

03

ローカルで出力
CSVやチャート画像は端末へダウンロードできます。

START WITH YOUR CSV

手元のデータから、始めよう。

まずはCSVをひとつ。データの姿を確かめるところから。

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