データサイエンティストの学習に行ってきました

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データサイエンティストの学習に行ってきました。

実施内容はRapidMinerを用いた需要予測でした。

RapidMiner以外にも、以下のデータサイエンティスト用のシステムがあるようです。

今回、利用したのはRapidMinerで、講師によると試用版を含め、コスト的に感がえると、試すレベルではRapidMinerが良いとのお話でした。機能的には、他の製品が優れている点も多いとのお話でした。

課題は２つ。

①成果物の過去の需要が分かっていて、12か月先までの卸売数量の予測を行う。

②ベルギーの家屋の住居の家電製品において、気象データと住居内に設置されたセンサーの値から電力使用量を予測する。

以下のもモデルで、予測検討を行いました。

①は、ARIMA（時系列モデル）

②は、CRISP-DM（相関行列）

正直な感想としては、需要予測はなかなか難しいという印象です。特に、様々なパラメーターに影響を与えるモデルでは、その相関を見つけ出すのも大変だし、複数のパラメータが絡んでいる場合にパラメータ等の設定は困難であるという印象です。

これをベースにデータサイエンティストが頑張っているとすると、とても大変な仕事だという印象です。

①の簡単な需要モデルでも、明確にトレンド減少しており、季節変動のある需要のピーク値を言い当てるのは、パラメータを複雑に操作せざるを得なく、困難な印象を受けました、

②はデータが多すぎて、ども数値と相関関係があるのかも判断せねばならないので、とても大変な印象を受けました。（研修ではストリーが出来ているので、上手くいきますが。）

【活用場面】

活用場面としては、ある管内（〇〇電力ブロック）の年間で最も需要が上昇する時間を言い当て、そこの需要を蓄電池などで下げ、電力契約料金を減らすというオペレーションを考えましたが、簡単にはいかないだろと思いましたが、やってみると面白いという感想を持ちました。

いずれにしても、皆がデータに基づき、施策を行っていく時代が来ると思うので、理解を深めていこうと思います。

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