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。

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1. Confidential
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   車両走行データのクラスタリング
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   【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
   

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2. Confidential
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   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
   

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3. Confidential
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   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
   

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4. Confidential
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   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/
   

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5. Confidential
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   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
   

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6. Confidential
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   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
   

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7. Confidential
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   Exploratoryと分析業務
   担当者の工数 依頼業務メール
   

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8. Confidential
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   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
   ・
   ・
   

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9. Confidential
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   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
   

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10. Confidential
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    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
    

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11. Confidential
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    パターン抽出
    同じグループとして抽出したい
    

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12. Confidential
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    パターン抽出
    

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13. Confidential
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    パターン抽出
    

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14. Confidential
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    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
    

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15. Confidential
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    時系列クラスタリング
    ①
    ②
    ③
    

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16. Confidential
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    時系列クラスタリング
    

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17. Confidential
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    実行結果
    

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18. Confidential
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    結果の可視化
    

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19. Confidential
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    結果の可視化
    

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20. Confidential
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    結果の可視化
    

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21. Confidential
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    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)
    

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22. Confidential
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    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・・・
    

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23. Confidential
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    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
    

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24. Confidential
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    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
    

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25. Confidential
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    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
    

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26. Confidential
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    以上
    

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