データサイエンスブートキャンプ参加報告_石村

データサイエンスブートキャンプ参加報告 2019/8/7 データサイエンス勉強会第8回

自己紹介 • 石村麻莉彩 – いしむらありさ • GxP（株） –
職業：ITエンジニア – 役割：顧客と開発チームの間にいる人 • データサイエンスは？ – 顧客のお悩みはこの分野増えてる – 少しずつ絡めていきたいけどまだお遊び程度 Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 1

Exploratory • データ分析ツールの開発 –R言語をベースにしている –ビジネスユーザーが自分でやるのが一番イイよね！をモットーに基本ノンプログラミングでできる • データサイエンスの普及と教育 –普段はアメリカのシリコンバレーにいる方が、不定期に来日してブートキャンプなどを開催
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データサイエンス・ブートキャンプ • 3日間かけて基礎から学べる –平日版と週末版がある –9時から18時まで • データサイエンスの基礎知識を身に付けられる –データサイエンスってなにするのか –統計基礎 –可視化のやり方

データサイエンス・ブートキャンプ • 次回は11月だそうです –https://exploratory.io/training-jp Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights
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グロースエクスパートナーズ（株） • 会社概要 –設立：2008年7月4日 –本社所在地：西新宿の野村ビル –主要事業分野 » グループ各社の経営 –関連会社が７社 »
システムインテグレーション事業 » クリエイティブ・プロデュース事業 » 飲食事業など Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 10

（株）ＧｘＰ • 会社概要 –グロースエクスパートナーズの完全子会社 –設立：2018年11月1日 –本社所在地：西新宿の野村ビル –主要事業分野 » システムインテグレーション事業 »
コンサルティング事業 –エンタープライズ案件が中心 Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 12

受講した人 • （初）高田康宏 • （初）木村珠望 • （再）石村麻莉彩

受講の経緯 • 積極的に予算取って課題解消に動く案件は少なかった –ＧｘＰ側 » 経験者がいなくて提案できていなかった –顧客側 » ほかに優先する課題があった
» 自分たちでは解消できず、他にいい相談相手もいなかった Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 15

初回の受講 • 2017年6月に石村がひとりで受講 • 開催を知ってた鈴木雄介さん（当時の上司的な人）から声がかかった • 自身のキャリアにも悩んでいたので受講 –RDBチョットデキル人だったけど限界を感じていた –インフラ方面弱いし興味ないので伸び悩み
–顧客とチームの間にいる立場でより役に立つスキルを模索していた Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 16

初回の受講後 • 受講後、顧客向けの仕事に使えない –とりあえず手を動かしてなんか出すことはできる –顧客向けの仕事でいい加減な提案できない » 「なんかこんな数字が出て、よくわかんないけどこういうことらしいんです、よくわかんないけど…」でお金くださいなんて言えない –ささやかに自分の仕事で使ったり、お遊びで少しや
る程度理屈がちゃんと知りたい！！！！！ Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 18

初回の受講後 • そのころ再受講のお誘いが –最近は統計基礎を結構しっかりやってるらしい –再受講割をはじめるらしい Copyright© Growth xPartners, Inc. All
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巻き込まれた人 • （初）高田康宏 • （初）木村珠望 • （再）石村麻莉彩

対数正規分布計算上の問題なだけだと思っていた • 正規分布するデータを前提とした分析手法では、正規分布しないデータをうまく扱えない • 対数を取ると正規分布するデータは、対数を取ることでうまく扱えるようになる • つまり、モデルが実際の値に近くなりやすいと
解釈していた • それが予測値だった場合でも、計算すれば元の単位に戻せるし Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 37

対数正規分布実際、対数を取ると予測精度が上がった • suumoの予測精度を競い合うイベントに参加した • Kagglerが優勝 • 予測値は土地の価格だったが、対数を取ることで精度を上げていた
• 選択したアルゴリズムは多少違ったが、自分も真似したら精度が上がった Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 38

対数正規分布それじゃ統計的手法使う意味なくない？ • 統計：結果にどのパラメータがどう影響するか知りたい Copyright© Growth xPartners, Inc. All
rights reserved. 42 パラメータ結果（予測値）統計精度より説明力どのパラメータがどう変わればこの結果がどう変化しそう？テキトーじゃダメ。きちんと選んできちんと処理する。これ説明できなくていいなら機械学習使った方がよくない？

対数正規分布でもそれってどういうことなの？ • ヒストグラム見てロングテールだったらとりあえず対数取ればいいのか →積として成り立っていそうかどうかという基準があった • モデルが実際の値に近い線を描いたり、予測精度が上がればそれが正解なのか
→上記の理屈にあてはまりそうにない場合は精度が上がるからやればいいってもんではなさそう（とはいえ目的が予測ならそれでもいいかも） Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 46

まとめ EDA Salonって？ • EDA（Exploratory Data Analysis）探索的データ分析 • Exploratoryのスタッフが毎月お題を出して、
オンラインでみんなの分析結果を共有するやつ • 7月から始まった。8月から参加する予定。 https://exploratory.io/note/kanaugust/EDA- Salon-crT4VNp7aa Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 49

まとめ • 懇親会で得たものも多い –遊びでやった電車遅延ツイートのクラスタリングもアドバイスもらえたので改善してみたい –案件で使っているツールのOCRの精度が低い話をポロっとしたら、GoogleのVision APIの精度がめっちゃ高いことを教えてもらって楽しかった –学生が自腹で参加しててフレッシュなやる気に刺激
を受けた –などなど、みなさん背景が様々で良い刺激が多い Copyright© Growth xPartners, Inc. All rights reserved. 50

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