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DS project for beginner / 分析案件をやり始めたときに陥っていたことの...
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Chitose
November 14, 2022
Technology
0
120
DS project for beginner / 分析案件をやり始めたときに陥っていたことの共有と対策
2019年11月に某LT会で発表したDS初心者向けの内容です。
当時のちとせの考えていたこと&スライドデザインセンスと考えてください。
分析案件をやるときにこういうこと考えないとなーって内容です。
Chitose
November 14, 2022
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Transcript
分析案件をやり始めたときに 陥っていたことの共有と対策 ちとせちゃん (@chitose_ng_vrc)
後⽇、スライドのアップロードをします。 Caution □□□□□□□□□□ 0/100%
このスライドは19年11⽉に作成した内容 の固有名詞の⼀部を修正しただけなので 当時のちとせ観点でのお話です Caution □□□□□□□□□□ 0/100%
Company Revisio株式会社 (旧TVISION INSIGHTS株式会社) Work - テレビの視聴態度のR&D - クライアントKPIとの関係性調査 ʘςϨϏͷࢹௌଶΛଌΔձࣾʗ
Other DS⽤アカウント→チトセナガノ(@chitose_ng) まずは蝋の翼から Tableauデータ分析 ~実践から活⽤まで~ プロフィール NO PRESENTATION ?/100%
2015 04 2017 09 2019 01 Today SQLおじさん (データ抽出の⼈/ データアーキテクト)
R&D クライアント分析 2年半 1年半 BI屋 10ヶ⽉ ʘίίͷؾ͖ʗ 経歴 □□□□□□□□□□ 6/100%
分析案件をやり始めたときに よくあった会話
こんな感じのモデル考えてます! ◦◦という手法もあると思うけど なんでこの手法なの? な、なんとなくっす。。。 本当にあったアレな会話1 ʘ ্ ࢘ Ͱ ͢
ʗ ▪□□□□□□□□□ 10/100%
こんな感じのモデル考えてます! このモデル式だと☓☓に△△って仮定を置 いてるってことだよね? あっ、はい多分そうっす。 (言われるまで意識してなかったけど) 本当にあったアレな会話2 ʘ ্ ࢘ Ͱ
͢ ʗ ▪□□□□□□□□□ 12/100%
何故なんとなく分析をしてしまうのか︖ Topic
何故なんとなく分析をしてしまうのか 1 モデルの構築⼿法を どうやって選んだらいいのかわかっていない ▪□□□□□□□□□ 16/100%
1 モデルの構築⼿法を どうやって選んだらいいのかわかっていない 2 モデルの構築⼿法を選んだあとに 何について考えればいいのかわかっていない ▪▪□□□□□□□□ 20/100% 何故なんとなく分析をしてしまうのか
1 モデルの構築⼿法を どうやって選んだらいいのかわかっていない 2 モデルの構築⼿法を選んだあとに 何について考えればいいのかわかっていない テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶ理由 テキトーに選んだ⼿法で、 テキトーに要素を⽳埋めする理由 ▪▪□□□□□□□□
26/100% 何故なんとなく分析をしてしまうのか
1 モデルの構築⼿法を どうやって選んだらいいのかわかっていない 2 モデルの構築⼿法を選んだあとに 何について考えればいいのかわかっていない どうやって防ぐか テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶ理由 ▪▪▪□□□□□□□ 35/100%
何故なんとなく分析をしてしまうのか
テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶの をどう防ぐか 何故その⼿法が必要なのかを考えた学習をする ▪▪▪□□□□□□□ 37/100%
テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶの をどう防ぐか 何故その⼿法が必要なのかを考えた学習をする 何のために存在する⼿法︖ ▪▪▪▪□□□□□□ 40/100%
テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶの をどう防ぐか 何故その⼿法が必要なのかを考えた学習をする 類似⼿法と⽐較した、 メリット・デメリットは︖ ▪▪▪▪□□□□□□ 42/100%
テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶの をどう防ぐか 何故その⼿法が必要なのかを考えた学習をする 類似⼿法と⽐較した、 メリット・デメリットは︖ 類似⼿法との違いは、 何故うまれたの︖ ▪▪▪▪□□□□□□ 45/100%
テキトーにそれっぽい⼿法を選ぶの をどう防ぐか 何故その⼿法が必要なのかを考えた学習をする 何のために存在する⼿法︖ 類似⼿法との⽐較した、 メリット・デメリットは︖ 類似⼿法との違いは、 何故うまれたの︖ 要するに、論⽂のような読み⽅で理解・学習
Random Forestと Gradient Boosting Decision Treeの違いを ⾔えますか︖ Example ▪▪▪▪▪□□□□□ 50/100%
何故モデルをなんとなく作るか 1 モデルの構築⼿法を どうやって選んだらいいのかわかっていない 2 モデルの構築⼿法を選んだあとに 何について考えればいいのかわかっていない どうやって防ぐか テキトーに選んだ⼿法で、 テキトーに要素を⽳埋めする理由
▪▪▪▪▪□□□□□ 57/100%
選んだ要素ひとつひとつに問いを⽴て、 何故選んだのか説明可能な状態にする テキトーに要素を ⽳埋めするのをどう防ぐか ▪▪▪▪▪▪□□□□ 60/100%
説明ができない部分は、 考えていない部分 選んだ要素ひとつひとつに問いを⽴て、 何故選んだのか説明可能な状態にする テキトーに要素を ⽳埋めするのをどう防ぐか ▪▪▪▪▪▪□□□□ 62/100%
説明ができない部分は、 考えていない部分 この思考を繰り返すと、 考えて要素を⼊れられるようになる 選んだ要素ひとつひとつに問いを⽴て、 何故選んだのか説明可能な状態にする テキトーに要素を ⽳埋めするのをどう防ぐか ▪▪▪▪▪▪□□□□ 67/100%
次のモデルへの問いは何か Example ▪▪▪▪▪▪▪□□□ 70/100%
CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数 Example
▪▪▪▪▪▪▪□□□ 72/100%
Example OLSで解くので正規分布 CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー +
定数 ▪▪▪▪▪▪▪□□□ 74/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか
Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数
▪▪▪▪▪▪▪□□□ 78/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか 値が線形増加する OLSで解くので正規分布
Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数
▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 82/100% どういう仮定を置いたモデル式なのか 値が線形増加する OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ
Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数
▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 83/100% 値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ
Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数
▪▪▪▪▪▪▪▪□□ 87/100% 値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ CM種類で 効果が違うのでは︖
Example CM認知度 = α CM本数 + β CM種類ダミー + 定数
値が線形増加する どういう仮定を置いたモデル式なのか 途中で飽和するから 対数化が必要では︖ OLSで解くので正規分布 CM種類が別でも 効果が同じ CM種類で 効果が違うのでは︖ 何を問えばいいのかは慣れが必要。 はじめは上司に⼿伝ってもらおう。
今⽇のまとめ Today’s Summary ▪▪▪▪▪▪▪▪▪□ 94/100%
⾃分の頭でちゃんと考えた分析をするためには Today’s Summary 1 ⼿法の違いを意識して学習し、 2 何について考えればいいのか把握し思考することで、 3 ⾃分が考えたあらゆる選択に対して、説明可能にする。 ▪▪▪▪▪▪▪▪▪□
95/100%
▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪ 100/100%