小林 寿株式会社サーベイリサーチセンター研究員／専門統計調査士

Power BIと Azure ML でデータサイエンスしてみる

2017/9/2Power BI 勉強会 #第５回

@h_kobayashi1125

kopaprin

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自己紹介

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 2

• 社会調査や戦略立案のコンサルティングがお仕事

• データマイニングや機械学習、統計解析、DataVizが好き

• いろんなデータ分析を通じて、PowerBIの虜になったイチユーザー

• 写真、資料の拡散ご自由にどうぞ

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kopaprin

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データビジュアライゼーションを楽しむE2D3に所属中！DataViz好きな方はぜひフェイスブックページに してね

はじめまして、小林です。

本日のゴール

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 3

高度なBIの知識、機械学習の知識、プログラミングの知識が無くても、「データサイエンスできるかも・・・」と思えるようになる。

課題設定

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 4

PowerBIとAzureMLをうまく使って過去（現在）も未来も可視化する！

過去・現在の可視化

将来の予測や、ターゲティングができないかなー？

本日のデモの流れ

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 5

銀行の有望顧客を予測する！

？ 過去の定期預金申込顧客属性から、今後定期預金を申し込む可能性の高い顧客をターゲティングしたい・・・。

過去の申込実績データ

申込者の特性可視化

ターゲティングしたい顧客データ

予測・分類

過去のデータと、予測データを合わせて可視化。レポートにし

てみる

今回の予測モデル作成例（AzureML）

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 6

学習用データ

変数選択

データクリーニング

学習データ抽出 評価データ抽出

学習・モデリング

モデルで評価データを予測

予測モデルの評価

予測モデルの適用 予測用データ

モデルで予測用データを予測

train.csv

Select Columns in Dataset

Clean Missing Data

Split Data

Train Model

Score Model

Evaluate Model

Trained Model test.csv

Score Model

予測アルゴリズム

Two-Class LogisticRegression

代表的な機械学習の手法・・・

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 7

回帰（数値予測） クラスタリング 分類

そのほか、異常検知やレコメンドなども。ぜひ試してみてください。

本日使用したデータや参考サイト

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 8

• 利用データ

【DeepAnalytics】https://deepanalytics.jp/compe/1

• 機械学習

【Azure Machine Learning】 https://studio.azureml.net/

• 参考サイト

【PowerBI Blog】 https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/power-bi-azure-ml/

【AzureMLドキュメント】 https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/

• 参考書籍

【さわってわかる機械学習 Azure Macine Learning 実践ガイド】http://amzn.asia/9n4x8Br

ご清聴ありがとうございました！

2017/09/02 Power BI 勉強会 # 第５回 9