【感想】AI、IoTを成功に導く　データ前処理の極意

機械学習にかけるため（モデル化するため）に、生データの加工・除去、データの理解に加えて、データクリーニング、モデリング、モデル評価・検証、と一連の流れを平易な言葉を使って記述している（逆に言うと学術的…な記載は希薄）。
「データ前処理」とあるが、どちらかというと上記のようにIoTソリューションビジネス全体の一連の流れを俯瞰したまとまり方になっている。面白い点は、データの扱い方や解釈（またはモデル評価に至っても）にて、モデル化対象における「その業界での常識・前提条件・事前知識・業務情報」をしっかり抑えてフル活用することを強く推奨しているところだろう。かなり泥臭い印象を受けると思うが、これは事実であり、かつ、非常に重要な点（ノウハウ）であろうと推測できる。
本書にあるキーワードをきっかけに詳細（理論的）な方向に深耕するのもよいと思う。続きを読む

日立産業制御ソリューションズのメンバーが書いたビックデータの解析方法の解説書
オープンソースソフトウェアのKNIMEを使って、前処理から分析評価までを事例紹介している。

Tableauで分析すること…と同じことを簡易的にできる。
続きを読む

データ分析について、わかりやすく書かれており、読みやすかった。実際の現場でハマりやすい事例がわかりやすく書かれており為になる。
メモしたいところ：
・データ活用の標準プロセス：CRISPーDM

設備の予知保全のようなIoTプロジェクトを進めるにはピッタリの本。
ビジネス理解→データ理解→モデル構築→評価と一連のプロセスの概要がわかりやすく説明されている。