予測的分析

データリテラシー入門

Anneleen Rummens

Data Scientist

分析の概要

分析の概要

データリテラシー入門

予測的分析を使う理由

  • 最も起こる可能性の高い結果を予測
  • プロセスまたは順序を予測
  • 利用可能な情報に基づいて未知の結果などを推測

要注意：予測には常にある程度の不確実性が伴います

予測的分析の拡大図

データリテラシー入門

代表的な手法

  • 機械学習モデル
    • 分類ベース
      • サブスクリプションの解約を予測
    • 回帰ベース
      • エリアの特性に基づく住宅価格の予測
  • 時系列予測
    • 時系列で売上収益を予測
  • 予測的テキスト分析
    • メールがスパムかどうかを予測

時系列の例

データリテラシー入門

予測モデリング

予測モデリングの手順

  • データは予測モデル構築のために訓練セットとテストセットに分けられる
  • 予測をテストデータを使って解釈および評価、正解率（正しい予測の割合）など、あらかじめ決められた指標を使用
データリテラシー入門

ケーススタディ： ワールドカップ優勝チーム

次の FIFA ワールドカップで、優勝する可能性が高いチームはどこか？

  • チーム評価、選手評価、ランキング、対戦の難易度など、関連性の高い変数を選択
  • 勝利または特定のレベルに進む確率を予測するモデルを構築

得られた洞察を活かし、各国の勝率を予測

ワールドカップのトロフィーとボール

データリテラシー入門

練習しましょう！

データリテラシー入門

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