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"データサイエンティストとは、「データサイエンス力、データエンジニアリング力をベースにデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すプロフェッショナル」です。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "　" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "ここでの「ビジネス」とは企業の営利活動だけではなく、社会の役に立つ意味のある活動全般を指します。「プロフェッショナル」とは、体系的にトレーニングされた専門的なスキルをベースに顧客（お客様、クライアント）に価値を提供し、その対価として報酬を得る人です。" }), "\n"] }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "上記の定義では、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」の3つのスキルが出ていますが、DSのスキルは以下のように定義しています。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: _jsx(_components.img, { src: "/images/blog34/image1.png", alt: "" }) }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "データサイエンティストの業務を遂行する上で、ビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力はどれも欠けてはいけないと思っています。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "また、データサイエンティストは定義が広く、機械学習とアプリ実装をメインに行う人もいればビジネス課題の解決に注力する人もいます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "特に前者は機械学習エンジニアと呼ばれることもあります。このブログでは、後者の仕事をデータサイエンティストの仕事として書くことにします。" }), "\n", _jsx(_components.h3, { children: "筆者の入社してからの経歴" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: 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"まだデータは見ていないので、ここではざっくり課題を聞いて、何を求められているのかを把握します。" }), "\n", _jsxs(_components.ol, { start: "5", children: ["\n", _jsx(_components.li, { children: _jsx(_components.strong, { children: "データ分析で実現可能な課題の設定" }) }), "\n"] }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "必要なスキル：ビジネス力" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "課題を聞いたのち、現在のデータでどのような課題を設定すれば、分析で実現可能かを検討します。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "特に教師あり学習の場合、目的変数(予測対象の変数)と説明変数(予測に使用する変数)に使えそうなものを考えます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "例えば、課題で住宅の価格を予測したいとしたときは、目的変数に住宅価格を、 説明変数には価格に必要な土地の情報だったり、住居の基礎情報などを使用するわけですね。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "こう聞くと、簡単かと思われがちですが、目的変数の設定が難しい場合も多々あります。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "例えば、製薬業界で各薬品に対して、MRがどの医師にアプローチすれば良いかを考えます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "このとき、医師ごとの売上データを目的変数としたいですが、売上は施設粒度までしか出せない場合があり、その場合は医師ごとの売上を直接出すことはできません。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "そこで、どうやって医師ごとの目的変数を定義するかを考えるわけです。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "これはなかなか難しい問題で、存在するデータやビジネス課題によって、目的変数の定義が変わってきます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "何を予測対象とするのか、どんな粒度で予測するのか、顧客と色々話して決めていきます。" }), "\n", _jsxs(_components.ol, { start: "16", children: ["\n", _jsx(_components.li, { children: _jsx(_components.strong, { children: "課題で使用するデータの確認" }) }), "\n"] }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "必要なスキル：ビジネス力" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "2で定義した目的変数、説明変数がちゃんと取れるかを確認します。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "データが取得できるかだけでなく、いつ時点のデータが取れるかも重要です。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "目的変数が説明変数に対してリーク(説明変数に目的変数の情報が入っていること)が起こってないか、 予測するタイミングで必要な変数が揃っているかなども考えます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "例えば、ある商品の売上予測で、営業が入力した顧客の活動回数を使用したいとします。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "この情報は予測に対してよく効く変数ですが、営業担当者によって活動を入力していたりしていなかったりします。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "そうすると、顧客によって情報の精度が違ってきたりするわけです。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "さらに、反映タイミングもばらばらだとすると、その変数が本当に使用できるか吟味が必要になってきます。" }), "\n", 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{ children: _jsx(_components.strong, { children: "教師データ作成・データの理解" }) }), "\n"] }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "必要なスキル：データサイエンス力" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "機械学習がすぐに適用できるようなデータになっていればよいのですが、なっていない場合もあります。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "例えば各個人に対してクレジットカードのデフォルト予測などで、個人の履歴データがある場合です。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "教師データが一つになっていない場合は、結合や変数の加工を実施して一つの教師データを作成していきます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "特に例のように、結合するデータの粒度が予測対象より細かい場合はうまく集計して特徴量を集計する必要があります。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "例えば履歴データは1ヶ月前、2ヶ月前…の情報など、一人に対して複数のデータを持っている場合、予測対象は各個人なので、なんらかの形に集計しなければなりません。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "よくあるのが、平均、合計、標準偏差、最大値、最小値などの統計値を全て入れることです。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "ここら辺の、教師データを作成することに関しては以下のkaggleの課題がとても勉強になると思います。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: _jsx(_components.a, { href: "https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/overview", children: "https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/overview" }) }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "課題とデータが決まれば、データを見ていきます。探索的データ分析(EDA)ですね。ここにきてようやくデータ分析っぽいプログラミングをします。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "さて、教師データが作成できたら、集計値やグラフを書いてデータの概要を把握していきます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "ここで、データのパターンや欠損値や外れ値、異常値の有無などを発見します。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "ここのデータ理解が、のちの精度や運用にとても大きく関わってくるので、念入りにEDAは実施します。" }), "\n", _jsxs(_components.ol, { start: "49", children: ["\n", _jsx(_components.li, { children: _jsx(_components.strong, { children: "モデル構築・結果出力" }) }), "\n"] }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "必要なスキル：データサイエンス力・データエンジニアリング力" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "データの理解が終わったところで、分析の設計で定義したモデルの構築を行っていきます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "この段階でコーディングを実施していきますが、のち変更前提で柔軟にモデルを構築できるよう、 うまく関数を定義して作成することを心がけます。" }), "\n", _jsx(_components.p, { children: "また、特徴量エンジニアリングやパラメータチューニングなどの精度向上の手法は基本的に後回しにして、 とにかく精度を出すまでの一連の流れを先に作成することが重要です。" 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