機械学習を実務で用いるための工程 - Qiita

はじめに 機械学習を実務で使う場合に、どのような工程を踏むのか、自分の頭の中の整理をかねて大枠を書いていければと思います。 文章ばかりで見づらいと思いますが、自分の頭の整理をかねて投稿します。 データサイエンスの流れ 分析目的の明確化 データの準備 分析 ビジネスインパクトの評価 運用 分析目的の明確化 ビジネスゴールから分析ゴールへの翻訳 「売上向上」がビジネス課題であれば、売上について細かく分解します。 分解方法はロジックツリー、カスタマージャーニーなど、 ポイント 会社が何かしら打ち手を講じる事で、影響を与えられるように分解する事。 会社にどうしようもできない分解を行っても意味がありません。 例：「プラスチックストローの売上が減少している。向上させたい。」 ↓ 分解：社会のニーズ×購入率 ↓ 打ち手：「社会のニーズ向上を目指せば、売上が伸びるのではないか？」 一企業で社会の環境意識を