今日から使える「データサイエンス」の技法3種をデータサイエンティストがご紹介！

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データサイエンティスト協会では、データサイエンティストに必要な3つのスキルを
「ビジネス力」「データエンジニアリング力」「データサイエンス力」と定めています。


出所：データサイエンティスト協会「2019年度スキル定義委員会活動報告」
http://www.datascientist.or.jp/symp/2019/pdf/1115-1155_skill.pdf


今回は「データサイエンス力」に焦点を当てていきます。
「データサイエンス力」は統計学や機械学習の知見を用いて、実際にデータ分析を
行うスキルです。
料理で例えるなら、下ごしらえした食材を炒めたり、茹でたりする調理方法をイメージ
すると分かりやすいでしょう。
「データエンジニアリング力」で下準備したデータを様々な方法で実際に分析するの
が「データサイエンス力」です。

それでは、実際に使われているデータサイエンスの技法を見ていきましょう！
代表的な技法の中から3つご紹介いたします。


ア．線形回帰
予測を行いたい時にシンプルで使いやすい分析方法です。
例えば、運動はストレスにいいと仮説を立て、「1週間あたりの運動時間からストレス
を予測したい」とします。
データから1週間あたりの運動時間とストレスの関係を直線で表して数式に当ては
めるのが線形回帰です（例１）。

▽例1：線形回帰イメージ

※株式会社インソースデジタルアカデミーが架空のデータを作成

線形回帰ではある要素（1週間あたりの運動時間）が調べたい要素（ストレス）に
どのように影響するかを分析できます。
また、数式に当てはまることにより予測を行うことも可能です。


イ．ロジスティック回帰
分類を行うときによく使う分析方法です。
例えば、「資格の模擬試験の点数と残業時間から資格試験に合格するかどうか」の
分類を行いたいとします。
これまでに得られたデータから、まだ資格試験を受けていない人の合否見込みを判
定できるのがロジスティック回帰です（例2）。

▽例2：ロジスティック回帰イメージ

※株式会社インソースデジタルアカデミーが架空のデータを作成

ロジスティック回帰を使うと、Jさんの資格試験の合否見込みをこれまでのデータから
判定することが可能です。
線形回帰とは違い、調べたい要素（資格試験の合否）が数量で表せない時に
使うことが多いです。


ウ．クラスター分析
集団の中から似ているもの同士をグループ分けしたい時に使う分析手法です。
例えば、ショートケーキ、シュークリーム、どら焼き、白玉ぜんざい、みかんゼリー、
マンゴープリンの6種類のスイーツがあり、好みのアンケートを取ったとします。
スイーツの好みの傾向を、仮に3つのグループに分けるとしたらどうなることが考え
られるでしょうか。

（１）ショートケーキやシュークリームのようなクリーム系が好みのグループ
（２）どら焼きや白玉ぜんざいのような餡子系が好みのグループ
（３）みかんゼリーやマンゴープリンのようなフルーツ系が好みのグループ

一例ですが、このように分けられることが考えられます（例3）。
これを統計学に用いてグループ分けをするのがクラスター分析です。

▽例3：クラスター分析イメージ

※株式会社インソースデジタルアカデミーが作成

クラスター分析ではデータ全体を類似性に基づいて特徴を分析します。
ECサイトで活用されているレコメンドシステムではクラスター分析が使われており、
利用者の好みを分析してオススメする商品を決めています。

今回は、データサイエンスで使われる主な技法を3つ紹介しましたがいかがだった
でしょうか。
データサイエンスではこれらの分析方法を用いて予測や分類などを行っています。
ぜひ皆さまも現場で活用いただき、ビジネスをより良いものとしていっていただけ
れば幸いです。


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※本記事は2021年10月20日現在の情報です。