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瀬尾ソフト 瀬尾佳隆
Microsoft MVP for AI
構造化データを
ツールで簡単に分析
第3回 八王子 AI
2019年10月26日
自己紹介
◼瀬尾 佳隆 (せお よしたか)
• MVP for AI
• https://yseosoft.wordpress.com/
• https://github.com/seosoft
• https://www.slideshare.net/seosoft
• 坂道 と 仏像/屏風絵 が好き、京都も好き
◼「AI のビジネス利用」 に興味があります
2
お断り
◼データサイエンス/エンジニアリング的な意味で
データ分析する話ではありません
• そのあたりは Power BI なり Tableau をガチでどうぞ
◼教師データとしてどの程度 “使い物になるのか” を
サクッとあたりを付けるというお話し
3
今日の内容
◼なぜツールを使うのか?
◼構造化データをツールを使って分析
• Excel
• Power BI + Correlation Plot 機能
• Power BI + 主要なインフルエンサー機能
• Predict One
• Azure Machine Learning service Automated ML
4
なぜツールを使うのか?
◼効率、手軽さ
• 機械学習自体が自動化してきたのに分析は人間が頑張るの?
◼教師データとしてどの程度 “使える” か感触をつかむ
◼基本の理解は大事
• ツールはその上で使いましょう
5
デモで各ツールを紹介
※それぞれのツールの特徴は参考資料として末尾に 6
Excel Power BI +
Correlation Plot
Power BI +
主要なインフルエンサー
Predict One ML service
Microsoft Ignite The Tour Tokyo
https://www.microsoft.com/ja-jp/ignite-the-tour/Tokyo
7
参考資料
8
各ツールのデモ動画
◼Excel
• https://youtu.be/M0x5ZFBbJNU
◼Power BI + Correlation Plot
• https://youtu.be/7_hUU0hYOkk
◼Power BI + 主要なインフルエンサー
• https://youtu.be/tD1J2zgt3xo
◼Predict One
• https://youtu.be/Qvy_eqVpxgU
9
Excel
◼予測対象に対する各列の相関係数
• “そもそも使えそうなデータ” なのかを確認する
10
11
Excel
Power BI
◼BI ツールなので分析は得意
• 主にマウス操作
• コードは書いても Excel 関数程度
• やりすぎ注意!
教師データとしての “あたりを付ける” ところまでにする
◼デスクトップ版は無償
• https://powerbi.microsoft.com/ja-jp/
12
Power BI + Correlation Plot
◼各カラムの相関係数をヒートマップで視覚化
◼標準の視覚化機能ではない
13
Power BI + 主要なインフルエンサー
◼どんな要素が予測対象に影響を与えるか
◼見栄えのする UI で影響度を視覚化
14
15
Power BI + 主要なインフルエンサー
16
Power BI + 主要なインフルエンサー
Predict One
◼https://predictionone.sony.biz/
• ソニーネットワークコミュニケーションズ製
◼高速で高度な分析が可能
◼“すべての機能を無料で体験” が少し気になる
17
Predict One
モデル設定
18
Predict One
評価サマリ
19
Predict One
精度評価
20
Automated ML
◼分析ツールではない・・・
◼データを与えるだけで自動で学習
◼データの注意事項の指摘までしてくれる
◼有償です
• https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/machine-
learning-service/
• https://ml.azure.com/
• データ量、イテレーション回数にもよりますが、
1回あたり数十円~数百円といったところ
21
22
Automated ML
23
Automated ML
24
Automated ML

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