儲かるPython

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1. 儲かるPython
   ～時系列データの予測
   と売り上げの予測～
   2021/2/20
   Python機械学習勉強会 in 新潟 #12
   大野 宏
   

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2. 概要
   ・以前、時系列データの予測を使い、電力消費量の予測を
   紹介した。
   ・今回、加熱に要するエネルギー削減を目的に、ある装置
   を加熱する時の温度を予測した。
   ・製造業（食品製造業も対象）における売り上げを予測し、
   生産計画の立案に役立てる。
   

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3. 時系列データの予測
   ・ある装置の温度を予測し、加熱に使用するエネルギー使
   用量を削減したい。
   ・月曜日９時にある装置が所定の温度になるよう、前日に
   ヒータで加熱を始めているが、早めに所定の温度に達し、
   エネルギーが無駄になっている。
   ・１年分のデータを使い再帰型ニューラルネットワークで温
   度を予測し、良い結果が得られた。実装はこれから。
   

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4. 売り上げを上げるために事前に予測
   ・分類問題として考える
   営業データから成約予測モデルを作り、成約ありかなし
   か予測する。成約が上がるよう、営業対象を絞り込む。
   ・各種データから売り上げを予測（回帰）
   自転車レンタル数を、天候、季節、温度、曜日などの条
   件から予測する。
   ・季節などの周期性から売り上げを予測（時系列分析）
   過去の値を基に未来の値を予測する。
   ・回帰＋時系列分析でさらなる向上
   

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5. 予測モデル
   ・営業成約予測モデル
   ・予測モデル（回帰）
   ・過去の値を基に未来の値を予測（時系列分析）
   季節 年 曜日
   ・・ 天気
   湿度 風速
   モデル 自転車利用数
   年齢 職業
   ・・ 連絡回数
   連絡日数
   モデル
   成約あり
   制約なし
   過去の自転車
   利用数
   モデル
   未来の自転車
   利用数
   

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6. 類似事例としてのＡＩタクシー
   ・過去のタクシーの昇降データ等を学習させ、顧客がいる
   エリアを予想する。
   ・タクシー会社の昇降データ、携帯電話会社の人の分布
   データ、曜日、時間、天候
   多くのタクシーが一斉
   に使ったらどうなる？
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7. 類似事例としての売り上げ予測
   ・伊勢神宮前の「ゑびや」（食堂とお土産屋）がAIで売り上
   げを予測 → 新会社を設立してツールを販売
   通行人をカウントしながら年齢・性別の情報も収集
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8. 参考図書
   Pythonで儲かるAIをつくる
   

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9. 回帰
   ・レンタル自転車の利用数を予測する
   ・データはUCIのBike Sharing Dataset
   ・日付、季節、年、月、祝日、曜日、勤務日（月～金か土
   日か）、天気、気温、体感温度、湿度、風速で予測
   訓練データ 検証データ
   

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10. 回帰の結果
    ・XGBoostRegressor での予測結果の決定係数R2は 0.4206
    ・月と季節をOne-hotエンコーディング R2は 0.5099
    

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11. ・決定係数 R2 は、標本値を y 、推定値を f とすると次式で
    表される。
    ・y と f が合うと１に、合わないと０になる
    決定係数
    

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12. 重要度分析
    ・XGBoostRegressor ではplot_importanceで重要度を分析
    

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13. 時系列分析
    ・過去の利用数から未来の利用数をFB社Prophetで予測
    ・天気、気温、風速、湿度も加味して改善
    R2
    0.4145
    ↓
    0.6196
    

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14. 売り上げ予測のまとめ
    ・回帰より時系列分析の方が良い結果が得られた
    ・時系列分析に回帰を加えた方が良い結果が得られた
    ・時系列分析は、１週間後や１か月後の売り上げも予測
    可能
    

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