「1 課題を設定する」には、

• 1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する
• 1.2 予測分析で解きたい課題を設定する
• 1.3 予測分析で得られた効果を測定できるようにする

のステップがあるのか……。まずは「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」を読んでみよう。
「予測分析は何かの値を予測しその値を使って何かしらのビジネスアクションを取りたい場合に行うデータ分析」で「もしデータを可視化するだけで十分な場合や、週次で集計されるダッシュボードがあるだけで良い場合などは予測分析ではなく、可視化やダッシュボードの作成に注力すべき」と……。
具体的に何をすれば良いのかわからないから詳細を見てみよう。


「1.1.1 データを可視化し素性を把握する」によると、まずは可視化でデータの特徴をつかむのが大事なのか。可視化は予測を外注しているコンサルティング会社のレポートで見るくらいで自分ではやってないな……。お、Prediction Oneにはインサイト機能というものもあるのか！これを使っていつも外注時に渡しているデータを見てみよう。

「予測分析は何かの値を予測しその値を使ってビジネスアクションを取りたい場合に行うデータ分析」で「データを可視化するだけで十分な場合や、週次で集計されるダッシュボードがあるだけで良い場合などは、予測分析ではなく可視化やダッシュボードの作成に注力しましょう」と最初に書いてあった。
つまり、可視化で簡単に工期が見積もれるような場合はそれで十分ってことだな。確かに可視化して季節や地域によって工期に差がありそうなことはわかった。しかし、可視化だけで工数を正確に見積もるのは困難だ。だからこそ現状では予測モデルの作成を外注しているのだが……。
「1.1.2 可視化だけでなく未知や未来の値を予測したいのか確認する（もしくは寄与度分析をしたいのか確認する）」では、「将来の値が分かれば業務に役立つような項目があるのであれば、予測分析が価値を生むはず」とある。自分は工期予測、つまりそれぞれの顧客の住宅の建設にどれくらいの時間がかかりそうか、が事前にわかると嬉しい。つまり予測が価値を生むはずだ。


よし、そしたらデータの可視化もできたし、予測が価値を生みそうなことも確認した。つまり「1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する」のタスクはこれで完了だ！
次は「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」だな。