LuckyOceanのブログスマートフォン用の表示で見るLuckyOceanのブログ新米技術士の成長ブログ2019-12-10QCA分析は論理演算で因果関係を解明する。データサイエンティストはじめに今日は、データマイングの5回目だ。残すところはあと2回か。今まではRを使ったデータ分析が多かったが、今日はRではなく、QCAだった。QCAの狙いは、因果関係を解明することだ。本当に因果関係を解明することができるのだろうか。QCA分析とは日本語では、質的比較分析だ。Analysis」だ。論理和や論理積などのブール代数を用いてデータの因果関係を解明しようとする手法だ。出典:https://mm-lab.jp/statistical/find_causal_relationships_qca/スモールデータ大量のデータを分析することが注目されている。いわゆるビッグデータ分析だ。IoTの進展に伴って超大量のデータを収集できるので、それを分析することでお宝を探す手法だ。膨大なデータを収集できないケースもある。サンプル数が数十とか数百だとダメなのか。そんな規模のスモールデータでも論理的な演算をすることで因果関係を分析しようというのがQCA分析の狙いだ。QCAを研究している。UCLAのチャールズ・レイガン教授が論文に発表して広がった。日本語で読むならどの本が良いのだろう。アマゾンでは田村名誉教授の著書が出てくる。出典:amazonダウンロードの方法Rでも使えるようだが、今日は専用のアプリが紹介された。ダウンロード方法は簡単だ。socsci」と検索すると、下のような画面にたどり着くので、WindowsかMacのソフトをダウンロードするだけだ。SoftwarecsQCAとfsQCAQCAには2種類ある。今日習ったのは二値を取り扱うcsQCAだ。csとはクリスプ集合の略だ。一般にQCAというとcsQCAを指す。二値ではなく、連続数を対象とする場合にはfsQCAを用いる。fsはファジー集合の略だ。それぞれの事例のデータはファジー集合のメンバーシップ度として取り扱われる。応用範囲はこちらの方が広そうだけど、流石に今日の授業ではそこまでは踏み込まなかった。コンピュータは意味がわからないAIによる深層学習が注目を浴びている。産業面では深層学習の技術を応用した商品がさらに普及するだろう。深層学習ではそのロジックがブラックボックスだ。自販機の前に立った人に最適なメニューが表示されるが、それが正解かどうかはわからない。したら間違っているかもしれない。現在の深層学習はそんな間違いを許容できる用途で使われるだろう。ストーリーを作るのは人間このブラックボックスの見えるかも研究されているが、実用化はまだ先だ。QCAでは、0か1かの共起関係や連続数の相関関係に加えて、因果関係を分析できる。そのためには解釈方法の定義を前提条件として設定してあげる必要がある。この辺りはまだまだ開発途上と言える。まとめ現状のQCAは、手作り感はあるにしても、因果関係を調べられるのはすごいと思う。使いこなせないけど、そんなことができるんだと思うだけでまずは成果と思おう。できれば色々と試してみたい。最後まで読んでいただきありがとうございました。22:48QCA分析は論理演算で因果関係を解明する。GOはじめに今日は、御茶ノ水で開催された表記のフォーラムに参加した。午前中のみの参加だけど意外と面白かった。出典:https://academy.impress.co.jp/event/dif20191204/何が面白かったのか?データセンターのフォーラムと言ってもピンとこない人が多いかもしれない。自分も正直、どんな話が出るのか半信半疑だった。本当は1日参加したかったけど、そこまでは厳しいので午前中のオープニングセッションと、基調講演x2のみを聞いて帰ってきた。ようなビジネスマンのような起業家のような不思議な魅力を感じる人だ。江崎教授の主張は、従来の概念は現実の空間をサイバー空間に移して分析した。これからはサイバーの世界でシミュレーションしたものが現実の空間にフィードバックされるというものだ。自動運転では、実際の道路を走行して、データを蓄積した。台風がきたり、子供が飛び出したり、そんな実験を実際に行うことはできない。サイバー空間と実空間の誤差が1cm以下、1mm以下になったらどうだろう。シミュレーションの世界の中で事故を起こしたり、自信を起こしたり、火事を起こしたり、子供を飛び出させたり、ありとあらゆることをシミュレーションすることは可能だ。そこで得た知見をもとにスキームを作って、実空間にインプリメントする。これからはそんな時代になるという。確かに、そうかもしれない。佐々木准教授が在籍する未来ビジョン研究センターには有名な松尾教授が活躍している組織だ。「データ中心社会におけるインフラとしてのデータセンターとSDGsへの貢献」で発表された内容がベースになっていた。データ中心社会におけるインフラとしてのデータセンターを研究されているようだ。最初は硬かったけど、だんだん乗ってきた。中国で写真を撮ってはいけないらしいけど、バンバン撮っていたと暴露したあたりから絶好調だった。Goの狙いやフランスで実用化されている地下鉄の自動運転の狙いだ。皆様はどのような狙いでやっていると思いますか?実は彼らも宝の山を知っていて取り組んだわけではない。やってみたら、これはすごいと効果を実感した。後発者はそれを知っておかないといけない。・ラッシュにあわせてオペレータが増発を操作できる。・この結果混雑の緩和が可能。アマゾンのフィロソフィーの実現だ。まとめちょっと時間がないので、走り書きになってしまった。チェリーピッカーはじめにデータマイニングの講義も7回中の4回目なので、ちょうど折り返しだ。様々なことを知り、ツールの革新の速さに驚くばかりだ。様々なリスクのシミュレーションやモデリングに基づく予測や最適化が可能だ。普通に契約するとライセンスが19.8万円に年間サポートが4.4万円と高額だ。学生や教職員はアカデミック版を購入することが可能だが、ライセンスが15.4万円、年間サポートが3.3万円(税込)と結構なお値段だ。高額なソフトを購入しなくても、エクセルでランダム関数を使えば、最低限のシミュレーションは可能だ。ビジネスプランを立てて、単年度黒字は3年後、累積解消は5年ごとかと言ったビジネスプランを立てても、それは絵に書いたもちだ。ベストシナリオとワーストシナリオを計算するのも良い。世の中は不確実な時代だ。いくつかの不確定要素を乱数でシミュレーションすれば、赤字に転落する可能性や、運用資金として確保すべき金額を計算するすることも可能だし、安心して意思決定ができるだろう。www4.kke.co.jpサイコロの振り方に依存シミュレーションをすれば完璧かといえばそうでもない。シミュレーションをするときには、やはりある前提を設定する。不確実性をモデル化する。それが正規分布なら平均と標準偏差を設定する。一様分布なら範囲を設定する。そのような前提条件の設定に答えが左右されるので注意が必要だ。有名なのは、おむつとビールだ。Dragsのデータを分析して発見されたと言われている。これは極端な例だけど、トマトを買う人はレタスも買うかもしれない。じゃがいもを買う人はニンジンを買うかもしれない。ある事象Aとある事象Bが同時に起きることを共起性というが、これを分析する手法をマーケットバスケット分析と呼んでいる。原則ある商品Aを買う人は別の商品Bを同時に買う確率は高くても、逆は低いかもしれない。先の例でいえば、おむつを買う人はビールを買うかもしれないが、ビールを買う人がおむつを買う確率は低いかもしれない。これを非対称の原則という。自分が大好きなデンドログラムは分類法だ。データに基づいてツリー型に分類してくれる優れものだ。今日のマーケットバスケット分析は、メッシュ型だ。商品分析でも、アンケート調査でも、要素の傾向を分析することができる。原因系の要素か、結果系の要素かを指定する必要がない。処理の結果として、原因系の要素が強いとか、結果系の要素が強いことが判明する。結果として因果関係も透けて見える。大事なことはその結果を人間が見て判断することだ。サポートとコンフィデンスとリフトマーケットバスケット分析では、重要な指標が3つある。支持度(=サポート)だ。これはある商品と別の商品を一緒に購入する確率だ。確率の低いレアケースなのか、頻繁に発生するケースかを判断できる。次が信頼度(=コンフィデンス)だ。これは商品Aを購入した人がどの程度の確率で商品Bを購入しているかという比率だ。100%が良いとはいえない。コーンフレークと牛乳とか、当たり前の組み合わせの可能性もある。これは信頼度を人気度で割った物だ。全体の中で商品Bが購入される比率(分母)と商品Aを買った人が商品Bを購入する比率(分子)だ。1.5は普通で、2ぐらいが適正だが、これもケースによる。データ分析基礎知識Rでの注意点RやRStudioでマーケットバスケット分析をしようとするとデータの前処理が必要だ。一般にデータはCSVだが、これをテキストデータに変換する必要があるようだ。data.frame形式や、list形式のデータを「matrix」型に変換する必要がある。このあたりのお作法には少し慣れが必要かもしれない。特売の時に、特売品のみを購入する客のことを、マーケティングの世界ではチェリーピッカーと呼ぶ。これはマーケティングを考える人にとっては悩ましい存在だ。最近なら購買履歴を見て、特売品のみを購入する人にはクーポン券を配らないなんてことも可能かもしれない。個人的には、あまり意識しないでおおらかに商売したい派だ。得意技マーケティングの世界での生きていくには、やあり得意技を磨くのが効率的だし、効果的だという。自分ならデンドログラムだろうか。得意技と言えるまでになっていない。そのような得意技を作った後に、別の技を広げていくのが良いのかもしれない。まとめ豊田先生の授業はなかなかヘビーだ。ブログにまとめようとしても、理解度の低いところがいっぱいありすぎて、大変だ(涙)。最後まで読んでいただきありがとうございました。ベトナム料理はじめに今日は小川孔輔教授による「ビジネスイノベータ育成セミナー」に三回目だ。ゲスト講師は株式会社ハイデイ日高の創業者である神田正会長の講演だ。30分ほどのディスカッションの後、53名の学生が7つのグループに分かれてディスカッションした結果を発表した。本日の課題はP89ゲスト講師の講演が始まる前に本日の課題が提示された。リーダーたちの羅針盤」の89ページに書かれている演習課題に対するレポートだ。A4の1枚というのが約束だ。初回の授業で提示された課題を二回目に提出し、それに対する最優秀作品(Sクラス)が発表された。「昨年度の優秀作品に比べても分析の視点がクリアだった」という。