ある事象について、諸要素とそれら相互の関係を定式化して表したもの。美術家・写真家が制作の対象とする人や物。小説・戯曲などの題材となった実在の人や事件。「ファッションモデル」の略。機械・自動車などの型式(かたしき)。自動車や機械などの型式かたしき。製作のとき対象として使う人物。小説・戯曲などに描かれる人物の素材になった実在の人。ファッション━モデルの略。問題とする事象(対象や諸関係)を模倣し、類比・単純化したもの。事象の構造を抽象して論理的に形式化したもの。第三版であれば「7」に近いです。ある事象について、諸要素とそれら相互の関係を定式化して表したもの。問題とする事象(対象や諸関係)を模倣し、類比・単純化したもの。第三版)個人的には、以下の定義が一番しっくりきます。モデルは、数式、記号、あるいは言葉で表すことができるが、本質的には、実体、プロセス、属性、およびそれらの関係についての記述(description)である。」共立出版(1996年1月)私なりに表現すると、「モデルとは、現実世界を模したもので、何かしらの記号(数式や図など)で表現されたもの」となります。ポイントは......現実世界を模したもの記号(数式や図など)で表現されたもの......です。数理モデル例えば、統計解析や機械学習などで登場する数理モデルは、数式という記号でモデルを表現しています。数式で表現された数理モデルは、あくまでも現実世界を模したもので、本物ではありません。したがって、「数理モデルとは、現実世界を模したもので、数式という記号で表現されたもの」となります。数理モデル以外のモデルには何がある?データサイエンス実践(ビジネス活用)という立ち位置で考えると、数理モデル以外にも必要となるモデルがあります。......プロセスモデル(分析プロセスや活用プロセスなど)モックアップ(レポートやダッシュボードの雛形)データモデル(DBの雛形)ビジネスモデル(収益を上げるための仕組みなど)......あたりでしょうか。少なくとも、上位2つ(もしくは上位1つ)は必須でしょう。共通しているのは、表現するときに数式化したり図式化したり、何かしらの記号で表現することでしょう。当然ですが、現実世界そのものではなく、あくまでも現実世界を単純化し模倣したものです。2種類のモデルモデルには大きく2種類あります。今現在の現実世界を表現した「As-Isモデル」(典型モデルや近似モデル)こうあるべき現実世界を表現した「To-Beモデル」(理想モデルや規範モデル)例えば、今現在の業務フローを図示化すれば、それは「As-Isモデル」型のプロセスモデルで、あるべき業務フローを図示化すれば、それは「To-Beモデル」型のプロセスモデルになります。どちらも現実世界を模したもので、意味づけ(理想か現状か)が異なるだけです。今回のまとめ今回は、「データ活用で肝となるモデルは、予測モデルや異常検知などの数理モデルだけではない」というお話しをしました。しても、データサイエンスやデータ分析、機械学習というものに慣れ親しんでくると、モデルと聞くと数理モデルをイメージしてしまい、世間とズレてきます。モデルという概念には、色々な意味があり、数理モデルだけがモデルではありません。ファッションモデルやプラモデルもモデルです。データサイエンス実践(ビジネス活用)という立ち位置で考えると、どうでしょうか?データサイエンスやデータ分析、機械学習などを活用しようとするとき、数理モデルだけが必要なのではありません。他のモデルも必要になります。プロセスモデル(分析プロセスや活用プロセスなど)モックアップ(レポートやダッシュボードの雛形)場合によっては、以下も必要になります。データモデル(DBの雛形)ビジネスモデル(収益を上げるための仕組みなど)モデルとは、現実世界を模したもので、何かしらの記号(数式や図など)で表現されたものです。データサイエンス実践(ビジネス活用)を考えたとき、構築すべきモデルに抜け漏れがないか、確認してみることをお薦めします。第53話|ビジネス系のデータって、時系列が多い。