総合ゴール
- 「選ばれるプロフィール」と「成功する会話パターン」を数値的に解明
- 「マッチ成功予測」や「最適な相手推薦」のアルゴリズム構築
- 「科学的改善サイクル」をビジネスや研究に適用するスキル習得
第1部：統計学編 - ユーザー理解と要因分析
1. データリテラシー・可視化
- データ構造理解（プロフィール、行動、メッセージ）
- ユーザー属性分布（年齢・趣味・地域）
- 成功率・行動量の可視化（ヒストグラム・箱ひげ図・散布図）
使用技術
- pandas, matplotlib, seaborn
2. マッチ成功率の統計的検定
- 男女差、年代別、居住地域別のマッチ成功率の有意差検定
- 95%信頼区間による「運か実力か」の評価
使用技術
- カイ二乗検定、比率の信頼区間、二項検定、t検定、ANOVA（分散分析）
- scipy.stats
3. 行動データ分析
- いいね数・メッセージ数とマッチ率の相関分析
- 相関係数、偏相関係数、回帰分析による行動影響評価
使用技術
- 相関分析、単回帰・重回帰分析
- statsmodels, sklearn.linear_model
4. 特徴量設計・次元削減
- 自己紹介文の長さ、趣味数、キーワード数などの特徴抽出
- 主成分分析（PCA）による次元削減と可視化
使用技術
- TF-IDF、PCA
- sklearn.decomposition
第2部：機械学習編 - 予測・分類・推薦
5. マッチ成功予測モデル
- プロフィール・行動特徴から「マッチ成立確率」を予測
- ロジスティック回帰・決定木・ランダムフォレスト・XGBoostの比較
評価指標
- 精度（Accuracy）、適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコア、ROC AUC
使用技術
- sklearn.linear_model, sklearn.tree, xgboost
6. 最適相手推薦モデル
- 協調フィルタリングによる「似た好み・行動の相手」を推薦
- 行列分解・近傍探索によるレコメンド
使用技術
- k近傍法（KNN）、ユーザーベース・アイテムベース協調フィルタリング
- surprise, sklearn.neighbors
7. 会話テキスト感情・内容分析
- メッセージから好印象や盛り上がりパターンを分類
- BERTなどNLPモデルによる感情分類・話題抽出（LDA）
使用技術
- transformers（BERT）、janome、LDA（Latent Dirichlet Allocation）
8. ユーザー行動クラスタリング
- 積極型・慎重型・メッセージ重視型などのタイプ分類
- k-means、階層クラスタリング、SOM
使用技術
- sklearn.cluster
9. 最適プロフィール・行動最適化
- 成功しやすいプロフィールパターン生成
- ABテスト、強化学習、ベイズ最適化で効果検証
使用技術
- BayesianOptimization、Optuna、Reinforcement Learning（RL）
実践フェーズ
| 課題 | 目標 | 技術例 |
|---|---|---|
| 実践1 | マッチ率の改善要因発見 | 記述統計・検定・相関分析 |
| 実践2 | 成功確率のAI予測モデル開発 | ロジスティック回帰・決定木 |
| 実践3 | 相性最適推薦アルゴリズム構築 | KNN・協調フィルタリング |
| 実践4 | メッセージ感情分析と提案生成 | BERT・NLP |
| 実践5 | 行動データによるユーザー分類 | クラスタリング・PCA |
| 実践6 | 最適プロフィール自動改善 | 強化学習・ベイズ最適化 |