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車両走行データの時系列クラスタリング

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February 05, 2021

 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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Ikuya Murasato

February 05, 2021
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  1. 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
  2. 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
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    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
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    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/
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    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
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    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
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    rights Reserved Exploratoryと分析業務 担当者の工数 依頼業務メール
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    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 ・ ・
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    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
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    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
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    rights Reserved パターン抽出 同じグループとして抽出したい
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    rights Reserved パターン抽出
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    rights Reserved パターン抽出
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    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
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    rights Reserved 時系列クラスタリング ① ② ③
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    rights Reserved 時系列クラスタリング
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    rights Reserved 実行結果
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    rights Reserved 結果の可視化
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    rights Reserved 結果の可視化
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    rights Reserved 結果の可視化
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    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)
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    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・・・
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    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
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    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
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    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
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    rights Reserved 以上