機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（後編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。前回と今回の2回にわたり、機械学習を取り上げています。前回は機械学習によるデータ分析のプロセスと注意点について解説しました。今回は分析結果の評価についてと、筆者がトップエスイーの修了制作で作成した、一連のデータ分析プロセスを自動化するツール「MALSS」について解説します。MALSSはデータ分析を自動化するだけでなく、分析者の知識習得も支援することができます。 前回記事：機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編） 分析結果の評価の仕方 これまで、データの前処理、アルゴリズム選択、分析手順について見てきました。次に、具体的に何かの分析をした結果をどのように評価するのか、ということについて説明しましょう。 あ
機械学習による分析過程を把握しつつ、支援ツールによる自動化で的確な分析結果を得る（前編）
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」での講義や制作結果などからエンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーが始まります。まずは今回と次回の2回にわたり、機械学習を取り上げます。機械学習はさまざまな応用がされていますが、分析に当たって注意すべき点を今回に、そして、分析作業を自動化したツール「MALSS」を使った分析を次回に解説します。MALSSはトップエスイーの修了制作で取り上げられ、オープンソースとして公開されています。 なぜ分析過程を理解する必要があるのか 近年の人工知能やデータサイエンスのブームにより、機械学習技術に注目が集まっています。機械学習技術をアルゴリズムから実装し、システムへ組み込むとなるとハードルが高いですが、OSSの機械学習ライブラリが充実してきたことで、既存技術を利用するだけであれば、容易に機械学習技術を活用したシステムを開発することができ
分析結果を可視化するグラフ--その用途と注意点（後編）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前編では基本的なグラフについて紹介してきました。後編で紹介する4種類のグラフは統計的な考え方も用いたグラフ表現です。 散布図 散布図は2変数間の関係性を把握したいときに、絶大な効果を発揮する可視化方法です。縦軸と横軸にそれぞれの変数の量をとり、2軸の座標上にプロットします。つまり、一方の変数の値の増減が、もう一方の変数の値にどのように関係するのか一目でわかります。これによって、変数間の関係性が明らかになるというわけです。例えば、気温と売り上げ数量の関係性を知りたいと思った時に、下記のように散布図で可視化すると、その関係性が明らかとなります。 上記の場合は気温が上昇すると売り上げ数量も上がっていく関係性があると見て取れます。2変数の関係性
分析結果を可視化するグラフ--その用途と注意点（前編）
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 前回はデータ分析の実際について解説してきました。順を追って説明するのであれば、ここから多変量解析の手法や機械学習のアルゴリズムなどについて紹介していくのですが、今回はその先の分析結果の可視化について解説します。 可視化とは何か 可視化とは何でしょうか。一言で表現すれば、「数値データをグラフなどでビジュアル化し、わかりやすくすること」です。ビジネスの現場でも数年前に「経営の可視化」というキーワードが流行り、マーケティングダッシュボードを導入する企業が増えました。これは経営指標や各種のKPIを視覚的に表し、共有することで常に経営状況をモニタリングできるよう推奨したものですが、分析結果においても同様のことが言えます。 分析した結果を相手にうま
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