六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

実務の現場に多い時系列データ分析の際に注意しておきたい点を列挙してみる

こういうメタ分析系の記事を書く時というのは大抵ネタ切れの時なんですが(汗)、最近になってこの辺のポイントでつまずいて困っているビジネスデータ分析の現場の話を聞くことがまた増えてきたので自分向けの備忘録も兼ねて記事としてまとめておきます。


そうそう、時系列分析の話って厳密にやり始めるとキリがないので、例えば単位根過程まわり(特に共和分のあたりを含めた複数時系列間の関係性の話とか)は「トレンドに注意せよ」という大きなくくりにまとめて、厳密な議論は割愛して出来る限り実務面で押さえるべきポイントに絞ろうと思います*1。悪しからずご了承あれ。

*1:そうしないと計量時系列方面の猛者の先生方からマサカリの雨が降ってくる

続きを読む

データ分析職に採用されるために必要な「実務経験」をいかにして積むべきか

f:id:TJO:20170915112843p:plain
(Photo credit: https://pixabay.com/en/team-businessmen-competence-2651909/)


元々書いていたネタが間に合わない*1っぽいので、ふと色々な記事を眺めていて思い出したネタで与太記事を書きます(笑)。と言ってもこれは実は色々なところで色々な人から相談を受ける話なので、もしかしたらこの程度の記事でもどなたかの何かしらのお役に立つかもしれません。

*1:自分の中で設定しているdeadlineに

続きを読む

NN Playgroundに出てくる「渦巻きサンプルの二値分類」を学習器を変えながら試してみる(追記あり)

A Neural Network PlaygroundというDeep Learningのパラメータを変えながらその挙動を見て学べる(楽しめる)サイトがTensorFlowプロジェクトからの提供であるんですが、そのサンプルデータセットの4番目に「渦巻きサンプル」(別名「スイスロール」)があります。以下の画像の右下のやつです。

f:id:TJO:20170826161104p:plain

これってDeep NNでやろうとすると意外としちめんどくさいんですが、確か杉山先生のイラスト機械学習本だとガウシアンカーネルSVMでサクッと分類できるみたいに書かれていた気がいたしまして。

ということで、ちょうど今ネタ切れなのもあるのでちょっとした余興としてこのデータの二値分類をやってみようと思います。なおスペースの都合上試行錯誤した部分自体は割愛して、どんなパラメータにしたらどんな風にダメだったかを簡単にコメントするに留めておきますので、悪しからずご了承ください。。。

続きを読む