構造化データをツールで簡単に分析
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第3回 八王子AI (2019年10月26日開催) のショートセッション資料 構造化データを Excel, Power BI, Predict One, Azure Machine Learning service Automated ML を使って "教師データ" としてどの程度使い物になるかを簡単に調べてみます
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構造化データをツールで簡単に分析
- 1. 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
- 2. 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
- 3. 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
- 4. 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
- 5. 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
- 6. 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
- 7. Microsoft Ignite The Tour Tokyo https://www.microsoft.com/ja-jp/ignite-the-tour/Tokyo 7
- 8. 参考資料 8
- 9. 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
- 11. 11 Excel
- 12. 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
- 13. 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
- 14. 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. 15 Power BI + 主要なインフルエンサー
- 16. 16 Power BI + 主要なインフルエンサー
- 17. 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
- 21. 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. 22 Automated ML
- 23. 23 Automated ML
- 24. 24 Automated ML