BrainPad株式会社ブレインパッドのデータ活用に関する取り組みや製品・サービス開発の裏側、社員の日常などをご紹介します。Analytics(エスエーピー・プレディクティブ・アナリティクス)」がバージョンアップ。API」が実装されたので早速使ってみました!こんにちは。プレディクティブマーケティングサービス部の西村です。Analytics」のバージョン3.3がリリースされました。API」の実際の利用方法、ユースケース、今後の展望について簡単にご紹介します。プログラミングなどの専門的な知識を持たずとも、企業内に蓄積された大量のデータを使った、高精度な予測を可能としています。当ソフトウェアは予測モデルの自動作成機能も備わっており、例えば毎週新しい予測モデルを自動作成して、関連部署に展開するといったことも可能になります。弊社でも当ソフトウェアについて販売・導入支援・コンサルティングを行っており、国内大手の金融、流通業など、幅広い企業様にご支持をいただいております。Analyticsの詳細は下記リンクをご覧ください。Analyticsの統計解析機能を呼び出せるAPIが実装されました。Analyticsの各種機能の呼び出しを行う、Python向けラッパーライブラリとなっています。Analyticsで実装されている、分類/回帰、クラスタリング、時系列分析、ソーシャルネットワーク分析などの機能が、そのまま利用可能です。APIという4つ目が加わったことになります。Analyticsの分類回帰モデル作成機能の呼び出しを行ってみました。分析対象として、データ分析コンペティションプラットフォーム「Kaggle」で、機械学習のチュートリアルコンペティションの題材として提供されている、タイタニック号の乗客属性情報データを題材として、生存確率算出の予測モデルの構築を行います。(1)データセットについて今回扱うデータは、20世紀初頭に建造された豪華客船、タイタニック号の沈没事故での、乗客乗員について,性別や年齢・等級などの属性情報を記録した内容となります。basicstrain.csvの抜粋。Survival(生死情報)列が目的変数になります。コンペティションに使うデータは、「学習用」(train.csv)と「テスト用」(test.csv)の2つに分かれています。前者のみ、実際の生死(Survival)情報を含んでおり、これをもとにテスト用データでの生死情報を予測します。Analyticsでのモデル作成は、主に下記のフェーズに分かれます。「テスト用」データに予測結果を付与するという流れで処理を行います。APIで実装してみましょう。Analyticsソフトウェアで手動設定している内容について、Python側でパラメータを設定した上で、各種機能の呼び出しを行います。具体的には下記の内容です。(v)で作成したモデルをテスト用のデータに適用し、目的変数(Survival)の予測値を出力する現在、詳細なAPIドキュメントは存在しませんが、SAP側でいくつかコードスニペットが用意されています。分類/回帰モデルの作成については、英語になりますが、下記サイトで詳細な手順を紹介されているので、参考にしてください。APIのコンポーネントをインストールした場合に、下記階層でサンプルスクリプトが確認できるかと思います。APIを使って設定することも可能です。Analyticsは、データの前処理機能も充実しており、欠損値の多いデータでも、欠損値がスマートに補完されます。変数の分布や、相関の高い変数があっても自動的な変数選択が実施されるため、ユーザーによる手動のチューニングがなくても、高い予測力を期待できます。Analyticsのデフォルトの設定を使ってモデルを作成しました。実際にモデルを作成し、テスト用データに適用した結果が下記になります。目的変数の予測値(proba_rr_Survived)が0.5以上のものを生存者として扱いします。(4)Kaggleに予測結果を投稿せっかくなので、このデータを実際にKaggleに投稿してみて、予測結果の精度を確認してみましょう。結果、正解率77.033%になりました。76.715%)となっており、データサイエンティストがしのぎを削るコンテストにおいて中位の結果となっています。全自動かつ、数秒で出力された結果としては悪くない結果です。チュートリアルコンペティション参加チームの得点のヒストグラム。正解率70~80%帯に集中していることがわかります。今後、必要な前処理やチューニングを加えていくとしても、なかなか悪くない結果といえるのではないでしょうか。今回の対象のデータについては、チュートリアルとされているだけあり、各種前処理を施すことによってモデルの精度を上げられることが知られていますので、皆さんの手で実際に試していただき、さらに正解率を上げてみてください。今回使ったデータは、学習用データ(train.csv)のデータ数が891、テスト用データ(test.csv)が418となっています。UI上で実施すれば5分程度で完了します。多数使われてきた言語であり、データ加工やグラフの描画のためのライブラリも非常に充実しています。Analyticsによる解析を行うプロジェクトと、データサイエンティストが実施するデータ解析プロセス間での、データ連携を容易に実施することが可能となる。APIを利用した実装アイデアは色々と考えられそうですね。APIについては、若干取り扱いづらい面もあります。APIの仕様を確認できるサイト、ドキュメントが存在しません。PartnerEdge)や、サンプルコード等をベースに、手探りでコーディングする必要があります。3.6以降の利用をサポートしていません。発表など、クラウド化を目指した機能拡張を精力的に行っているため、今後の機能拡張を期待したいと思います。Analyticsを活用した事例やデモをご紹介するセミナーを2018年9月4日に開催いたします。本ブログにてご興味をお持ちいただけましたら是非ご参加ください。www.brainpad.co.jp席に限りがあるため、早めのお申込みをおすすめしています。最後までご覧いただきありがとうございます。Analyticsをはじめ、独自性の強い海外製品を活用したデータ活用支援も積極的に行っています。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。