ビッグデータの時代になり、データ分析のニーズが高まっています。BIツール・Excelによる可視化、機械学習による予測モデリングなどデータを扱うための様々なテクノロジーが生まれています。
その中でも記述的分析・診断的分析 (※下記チャート参照)に属するデータ探索(要因探索、原因分析)は未だインデータ分析に中心的な取り組みです。製造品の不良分析、ローン審査、顧客分析 ... など数多くのユースケースがあります。
しかしながら、複雑・大量になっているデータに対する探索は非常に困難です。理由は下記の通りです。
・可視化はできているけど、結局データの関係性がわからない ・統計解析・機械学習のテクノロジーを導入するハードルが高い ・モデルが複雑でビジネスできない、信用されない etc
本ワークショップでは、診断的分析にフォーカスして、統計解析・機械学習によるデータ探索のアプローチ方法をご紹介します。また Microsoftのテクノロジーを利用することで、効率的・簡単に分析プロセスを進めることを実感いただきます。
- Why ML/DL for Data Explore ?
- Interpretable Algorithms
- Model-Agnostic Methods
- Microsoft Approach
- Sample Code