Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
車両走行データの時系列クラスタリング
Search
Ikuya Murasato
February 05, 2021
Business
0
6.7k
車両走行データの時系列クラスタリング
2021/2/5(金) に開催したExploratory データサイエンス勉強会#17のスズキ株式会社のご登壇資料です。
Ikuya Murasato
February 05, 2021
Tweet
Share
More Decks by Ikuya Murasato
See All by Ikuya Murasato
トピックモデル分析を活用した問合せ業務の効率化
ikuyam
1
230
回帰分析の活用による新商品の販売力予測
ikuyam
1
160
生存分析モデルを利用したLineのブロック要因分析
ikuyam
0
110
自動車トラブルと気象条件などの探索的データ分析
ikuyam
0
81
データサイエンス「も」使えるチェンジメーカー輩出への挑戦
ikuyam
0
380
ExploratoryとRによる全学データサイエンス教育
ikuyam
0
540
エンゲージメント向上のための人事制度改革 - 管理部門におけるExploratoryの活用
ikuyam
0
1.7k
「学ぶ」分析技術から「使う」分析技術へ - Exploratoryによるドリル演習
ikuyam
0
410
データサイエンス入門教育の現場から - 46歳新任教員2年間の苦闘
ikuyam
0
500
Other Decks in Business
See All in Business
三井物産グループのデジタル証券〜銀座〜徹底解説セミナースライド(20250630)
c0rp_mdm
PRO
0
1.1k
ChillStack会社紹介資料
chillstack
0
350
Leading Mark新卒採用資料
unno
0
2.3k
アウトカムファーストな専門技術組織の構築と運用のための取り組み / Efforts to Build and Operate an Outcome-First Technical Expertise Organization
lycorptech_jp
PRO
1
230
航空機設計者がResearcherを社内に広めてみた
aonomasahiro
1
430
なぜ転職しても「このままでいいのか」が消えないのか_キャリアの価値観レポート2025
thosoya
1
110
アディクシィ株式会社 会社資料
adixi
0
1.2k
SSP Company Deck
susstap
0
140
コーポレートストーリー(新規投資家様向け会社説明資料)
gatechnologies
1
13k
第9回 情シス転職ミートアップ - わたしのミッションとLayerXに決めた理由
shimosyan
0
290
【全ポジション共通】㈱エグゼクション/会社紹介資料
exe_recruit
1
1.3k
ポート株式会社_会社紹介資料(2025/06/13更新)
portpr
1
2.3k
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
188
11k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
223
9.7k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
57
9.4k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
357
30k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
181
53k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
124
52k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
The Straight Up "How To Draw Better" Workshop
denniskardys
234
140k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
229
22k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
20
1.3k
Transcript
Confidential Engineering Division 車両走行データのクラスタリング © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION
All rights Reserved 【注1】本書に記載されている内容に関する一切の権利(特許、意匠権、商標、トレードシークレット、ノウハウその他の産業財産権又は知的財産権、並びにこれらに関する権利を 含むが、これらに限定されない)は、スズキ株式会社に帰属する。 【注2】形式や方法の如何を問わず、スズキ株式会社の事前の書面による許可なく、本書をコピー、修正、複製、要約すること、及び第三者に開示することを禁止する。 スズキ株式会社 千明 将人
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 目次 1. 自己紹介 会社紹介 自己紹介 2. テーマについて 3. 分析手法 パターン抽出 時系列データクラスタリング 結果の可視化 4. まとめ
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 目次 1. 自己紹介 会社紹介 自己紹介 2. テーマについて 3. 分析手法 パターン抽出 時系列データクラスタリング 結果の可視化 4. まとめ
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 会社紹介 スズキ株式会社 四輪車・二輪車・船外機・電動車いす等の製造メーカー 出典URL:https://www.suzuki.co.jp/100th/
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 自己紹介 千明 将人(ちぎら まさと) 入社 (2012.4) ハイブリッド車両開発(2012-2018) プロセス改善・業務分析(2018~) Exploratory歴:2年弱 データサイエンスブートキャンプ参加(2019.7) 統計、プログラミングの知識は0から
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 目次 1. 自己紹介 会社紹介 自己紹介 2. テーマについて 3. 分析手法 パターン抽出 時系列データクラスタリング 結果の可視化 4. まとめ
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved Exploratoryと分析業務 担当者の工数 依頼業務メール
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 時系列のデータをグルーピングする 目標達成度 時間 組織A 目標達成度 組織B 目標達成度 組織C 時間 時間 時系列のデータをグルーピング できないか ・ ・
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 車両走行データとは 出典:浜松自動運転やらまいかプロジェクト https://www.city.hamamatsu.shizuoka.jp/sangyoshinko/yaramaikaproject.html 引用図
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 目次 1. 自己紹介 会社紹介 自己紹介 2. テーマについて 3. 分析手法 パターン抽出 時系列データクラスタリング 結果の可視化 4. まとめ
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved パターン抽出 同じグループとして抽出したい
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved パターン抽出
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved パターン抽出
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 時系列クラスタリング 必要なデータ 日付/時間 分類したいカテゴリ 時系列の値
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 時系列クラスタリング ① ② ③
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 時系列クラスタリング
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 実行結果
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 結果の可視化
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 結果の可視化
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 結果の可視化
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 結果の可視化 プロドライバー (バス運転手) 一般ドライバー (スズキ社員の運転)
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved チューニング クラスター数を 調整 異なるクラスターに同じようなパターンが・・・
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved チューニング 余計なデータが多く分類できてなさそう 短いデータを フィルター処理
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 目次 1. 自己紹介 会社紹介 自己紹介 2. テーマについて 3. 分析手法 パターン抽出 時系列データクラスタリング 結果の可視化 4. まとめ
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved まとめ • やったこと 車両走行データをクラスタリングしてグルーピング 課題はあるが時系列クラスタリング活用の見通しが立った • 今後の見通し 見落としていた車両挙動を発見し車両開発に使えるか検討 組織のパフォーマンスの分析として活用方法を検討
Confidential Engineering Division © Copyright [2021] SUZUKI MOTOR CORPORATION All
rights Reserved 以上