予測分析プロジェクトの始まり

前回のあらすじ

  • 前回の話で、タツヤさんはPrediction Oneのチュートリアルを完了して予測分析や機械学習の専門知識がなくても簡単に操作できることを把握しました
  • 予測分析の進め方をサポートする機能として進め方ガイドを見つけ使ってみることにしました

予測分析の進め方の把握

予測分析の流れ」を読んでみると、予測分析は「課題を設定する→データを用意する→予測モデルを作成する→精度を確かめる→予測をする/寄与度を活用する(業務への適用)」の順番で進むらしい……。

知らない単語を「予測分析の基礎知識」で調べる

Prediction Oneをダウンロードしたものの正直「機械学習」「予測分析」という言葉の違いや意味すら良く分かっていない……。と思ったら、「予測分析の基礎知識」というリンクがある。クリックしてみよう。
ふむふむ、「AIと機械学習と深層学習」によると予測分析は機械学習と深層学習を組み合わせたものらしい。そもそも今までAIとか機械学習とかディープラーニングとか何となく単語だけは知っていて区別がついていなかったが、厳密には違う意味なのか……。


それに「機械学習とは」によると、予測分析は機械学習の中でも表形式データを対象にした教師あり学習のことらしい……。ちょっとAIについてわかってきた気がするぞ!

最初にやるべきタスクの把握

予測分析するときはまず課題を設定する必要があるんだな。

まとめ

  • 予測分析はおおまかに「課題を設定する→データを用意する→予測モデルを作成する→精度を確かめる→予測をする/寄与度を活用する(業務への適用)」の順番で進みます。これからそれぞれのタスクについて詳しく見ていきます。
  • 予測分析プロジェクトを進めていくうえでぜひ知っておいていただきたいことを「予測分析の基礎知識」にまとめています(難しい数式を使った説明はありません)。わからないことがあったら是非確認してみてください。先にこのコンテンツを全て読んでしまうのもおすすめです。
  • タツヤさんが「予測分析の流れ」や「予測分析の基礎知識」のどこを読んで作業を進めたのか、実際に同じページを確認してみましょう。
「『1.1 予測分析が最適なソリューションなのか確認する』に取り組む」にすすむ
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