第16回 ml15 三好

第16回 Machine Learning 15minutes!
「ちょっと今からデータサイエンティスト目指して
きます」
株式会社データミックス
三好大悟
2017年9月30日

Copyright 2017 DataMix Inc. All rights reserved.
今日伝えたいこと
● 自己紹介
● 会社紹介
● データサイエンティストと？
● 実務で大変だったこと5選！
アジェンダ
2

＜名前＞　三好大悟
＜所属＞
会社：株式会社データミックス
役職：データ分析コンサルタント
＜略歴＞
● 慶應義塾大学理工学部
● 慶應義塾大学大学院理工学研究科
＜専攻＞
● 金融工学（主にバイサイド側研究：ポートフォリオ理論）
● Python、Rを主に使っています。
自己紹介｜バックグラウンド
3

自己紹介｜正社員としてジョイン
4
みよっしー、今インターンだけど、これからどうす
ん？
どうしましょう？笑
データサイエンティストを目指したいんです　けど！
じゃあうちで働きなよ ^_^
あ、い！
正社員になっちゃいました。

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データミックスってどんな会社！？

会社紹介｜データミックスについて
＜会社名＞　株式会社データミックス（DATAMIX CO., LTD.）
＜設立＞　2017年2月
＜事業内容＞
● ビッグデータ、人工知能、機械学習をじめとするデータ　　サイエ
ンスに関わる教育・研修事業
● データサイエンティスト育成プログラム運営
● 有料職業紹介
● ビッグデータ、人工知能、機械学習に関する法人向け研修
● ビッグデータ、人工知能、機械学習に関するコンサルティング
6

会社紹介｜教育・研修事業
7
未経験からデータサイエ
ンティストを育成　する
よ！
ゆるキャラ
「ミックス君」

会社紹介｜法人向け分析コンサルティング
8
企業課題をデータ　分
析で解決するよ！
ゆるキャラ
「ミックス君」

データサイエンティストと？
9

⇒　データ分析専門家？
⇒　数学者？科学者？機械学習エンジニア？
「データサイエンティスト」に明確な定義ない…
データサイエンティストと？｜弊社定義
10
高度なデータ分析技術を用いてビジネス課題を解決する専門職
「データサイエンティストって一体どんな職業な？」
弊社定義するデータサイエンティスト、

データサイエンティストと？｜イメージと現実ギャップ
11
プログラミングや数学を解くかりでない…！
? イメージ ? 現実

データサイエンティストと？｜データ分析プロジェクト流れ
12
分析目的
明確化
データ
準備
分析
• 説明要因洗い出し
• データ収集
• データ蓄積
• クレンジング
• 統合
1
2
3
主な実施項目
• データ抽出
• 可視化
• クラスタリング
• 予測モデリング
• モデル性能評価
運用
ビジネス
インパクト
評価
• A/Bテスト
• バックテスト
• What-If分析
4
5
主な実施項目
• ビジネスプロセスへ組み込
み
• PDCAサイクル設計・運用
• ビジネス課題再確認
• 分析目的
• ターゲット KPI 合意
• アウトプット
ビジネス課題を洗い出し、課題
解決ためにデータを分析す
る！

実際にデータサイエンティストとして働いてみて
〜大変だったこと、5選〜
13

~ 実際に実務で応用できた事例 ~
(視聴)ログデータ
JSONファイルを
パースしてDB
テーブルへ格納
（厳秘扱い）
大変だったこと①｜ログデータを綺麗にテーブル化する
「研究で使ってたデータと全然違う。(´；ω；｀)」
「説明書ない、定義書ない、ログ取れてないんじゃない？…」
「パース難しい、寝れない。(´・ω・｀)」
ID

「テーブルから如何にカスタマージャーニーを描き出すか？」
「ロジカルシンキングだ。」
「機械学習やってくれない？ (´・ω・｀)」
大変だったこと②｜ロジカルシンキングによるデータ解釈
15
（厳秘扱い）
ID
どように視聴
するか？
視聴ログデータ
どくらいペースで　
視聴するか？
ちゃんと視聴したか？

リッジ回帰やk-means
に基いてクラスタリング
（厳秘扱い）
大変だったこと③｜アルゴリズム使い所と組み合わせ
「各アルゴリズムやモデル自体それほど難しいもない」
「試行錯誤しながら、良さそうな組み合わせ技で勝負！」

裏付けある
モデリングにより
クラスタリング
をしました
大変だったこと④｜スライドライティング、大切
17
りっじかいき？
けーみーんず？
「顧客に対して、アルゴリズムを説明しても、何意味もない」
「お客さんに分かりやすく、資料を作らないと…！」
分析結果、
・オレンジどんな人達？
・赤どんな人達？
・黒どんな人達？
をうまく伝わるように説明
（厳秘扱い）

大変だったこと⑤｜初学者疑問
18
弊社導入している制度や新たなチャレンジ
・少人数ならで、TA制や講義時間外で質問チャット
・家庭教師風、個人レッスン制度
「なんで微分係数使うんですか？」
「中心極限定理って何ですか？」
「さぽーとべくたーましん？」
「エラーデバッグできません！」
「pythonエラーです。」
「Rがエラーです。」

データやモデルが
してくれること
結論：データサイエンティスト楽しい！
19
データサイエンティストって大変！だけど楽しい！
人がやらなきゃい
けないこと

ご清聴ありがとうございました！
20

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