はじめに
機械学習のアルゴリズムを学び、コードを書く練習もしました。しかし、いざ「自由にデータを分析してみてください」と言われると、「一体何から手をつければいいんだろう？」迷ってしまうかもしれません。
今回は、講義で学んだ「機械学習によるデータ分析の流れ」を元に、プロジェクトを失敗させないための6つのステップを整理します。
データ分析の全体像：6つのステップ
データ分析のプロジェクトは、大きく以下の6つのステップで進められます。
- 目的・目標の設定
- 手法の選択
- データの準備（収集・前処理）
- 学習の実行
- 結果の評価
- 改善のループ
最も重要なステップ：目的・目標の設定
講義の中で最も強調されていたのが、最初の「目的・目標の設定」です。
「社内に溜まったビッグデータで何かできない？」といった漠然とした動機でプロジェクトを始めると、時間とコストを浪費しただけで何も得られずに終わってしまうことが非常に多いそうです。
分析を始める前に、
- 何を解決したいのか？ (例: 顧客の解約率を下げたい)
-
どうなったら成功と言えるのか？ (例: 解約しそうな顧客を80%の精度で予測できたら成功)
を明確に定義することが、プロジェクトの成否を分ける最も重要なポイントになると学びました。
まとめ
データサイエンスの授業でもよく言われていましたが、機械学習プロジェクトも単にコードを書いてモデルを作るだけではありません。
「何のためにやるのか」という目的を明確にし、評価と改善のサイクルを粘り強く回していくプロセス全体が重要だと再確認できました。