はじめに
毎週1本様々な技術に関する記事を投稿しています。
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@7_inai_
IoTシステムの全体像
IoTシステムでは次のような順でデータが流れていきます。
①データ収集 -> ②データ通信 -> ③データ可視化 -> ④データ蓄積 -> ⑤データ分析 -> ⑥データ活用
6つの記事に渡ってそれぞれのセグメントについてまとめていきますが、この記事では「⑤データ分析」について記述します。
IoTにおけるデータ分析とは？
IoTでは、膨大な量のデータを取得しますが、そのデータの分析を行い、規則性や傾向を発見することで、その次の行動に繋げる必要があります。
以前は、人がデータ分析を行うことがほとんどでしたが、現在ではAIや機械学習を用いてデータ分析を行うことも増えてきています。また、統計学の注目も年々高まってきており、日本の大学でも統計学を専門とした学部が増加しています。
データ分析の手法
データ分析の手法は大別すると、統計学と機械学習に分けることができます。
①統計学
統計学は、収集したデータから平均値を求めたり、グラフ等を作成したりして、そのデータの傾向や特徴を数量的に把握する手法で、古くから使われてきた方法です。
②機械学習
機械学習は、収集したデータをコンピュータで解析することで、データに潜むパターンやルールを学習する ための手法です。
機械学習には、教師あり学習と教師なし学習があり、それぞれ次のような特徴があります。
- 教師あり学習：最初に正解となるデータを与えることで、AIが正解データを導き出すための、入力データごとの特徴や、データ分析を行う際のルール等を学習 していきます。温度から電気料金を予測するような用途で使用されます。
- 教師なし学習：最初に正解となるデータを与えずに、入力したデータからデータ構造やパターンを探し出す方法 です。データの関連性を求めるような用途で使用されます。
終わりに
前述した通り、データ分析は取得したデータから相関性や規則性見つけるための手法です。見つけたルールを活かして現状分析をしたり、意思決定のサポートとして使用したりできるため、経営戦略においても非常に重要な役割を担っています。このような背景から、今後データサイエンティストの価値は益々高まるでしょう。
最後までお付き合いくださりありがとうございました。