データサイエンティスト育成支援– Training Support –

データ活用を
自走させるエンジンを。

データ活用に携わるすべての人が “データサイエンス人材” として活躍できるよう、
MAIはデータサイエンティスト育成支援を行っています。

1.コンサルティング&業務受託および標準化支援サービス

データマイニングの標準プロセスであるCRISP-DMに沿って、弊社のコンサルタントが データマイニングを実施いたします。お客様のご要望に応じて専門プロジェクトを結成し、プロジェクトを推進します。ビジネス目標の達成と同時に、お客様の社内で今後データマイニングを推進できるよう、お客様自身にもプロジェクトにご参加いただきます。

サービス導入例

プロジェクト期間:6ヶ月(毎月12人日稼動)


Professional Services

STEP
ビジネスの理解

ビジネス上の問題点をはっきりと理解しプロジェクト目標を設定する

STEP
データの理解

散在するデータの所在を確認、本当に使用できるかどうか内容を把握

STEP
データの準備

分析できる状態にデータを加工

STEP
モデリング

分析に適したモデリング手法を選択し、データを分析

STEP
評価

プロジェクト目標を達成するために十分なモデルであるかどうかをビジネスの観点から評価

STEP
展開/共有

プロジェクトで得られた結果を意思決定者が使用できるようにし、具体的なアクションをおこす

2.ビッグデータ活用部門育成サービス

データマイニング導入としての分析環境設計、ツールの選定、プロジェクトチーム結成、トレーニングから、社内データの分析プロジェクト、社内トレーナーおよびコンサルタント育成と社員間でのスキルトランスファーまでを中間地点として管理運営します。さらに、社外からの人材紹介および採用、社外向け有料サービス立ち上げと営業支援を実施し、採算部門としてのデータマイニングを継続的に支援します。


Incubation

3.データマイニング家庭教師サービス

「CRISP-DMプロジェクト」実施後、お客様自身でデータマイニング・プロジェクトを推進する際に、弊社のコンサルタントがアドバイスを行い、支援いたします。お客様が独立してプロジェクトを遂行していくための家庭教師サービスです。


Advisory

4.ビッグデータ活用トレーニング

データマイニング導入としての分析環境設計、ツールの選定、プロジェクトチーム結成、トレーニングから、社内データの分析プロジェクト、社内トレーナーおよびコンサルタント育成と社員間でのスキルトランスファーまでを中間地点として管理運営します。さらに、社外からの人材紹介および採用、社外向け有料サービス立ち上げと営業支援を実施し、採算部門としてのデータマイニングを継続的に支援します。

サービス導入例

トレーニング:6時間(10:00~17:00の間)×4回


Training

下記CRISP-DMの説明と、お客様データによるビジネス要件定義、ツール操作、分析結果のビジネス評価、およびマーケティングアクション立案

ビジネス理解

ビジネス目標の決定
・背景情報
・ビジネス目標
・ビジネスの成功基準
状況の評価
・リソースの調査
・要件,仮定および制約
・リスクと予想される事態
・用語集
・コストと利益
データマイニング目標の決定
・データマイニングの目標
・データマイニングの成功基準
・プロジェクト計画作成
・ツールと手法の初期評価

データ理解

初期データの収集
・初期データ収集レポート
データの記述
・データ説明レポート
データの調査
・データ調査レポート
データ品質の検証
・データ品質レポート

データ準備

データセット
・データセットの説明
データの選択
・選択または除外の基準
データのクリーニング
・データクリーニングレポート
データの構築
・派生属性生成されたレコード
データの統合
・結合されたデータ
データのフォーマット
・再フォーマットされたデータ

モデリング

モデリング手法の選択
・モデリング手法
・モデリングの仮定
テスト設計の生成
・テスト設計
モデル作成
・パラメータの設定
・モデル
・モデルの説明
モデルの評価
・モデルの評価
・改訂されたパラメータの設定

評価

結果の評価
・ビジネスの成功基準に基づくデータマイニングの結果の評価
・承認済みのモデル
プロセスの見直し
・プロセスの見直し
次のステップの決定
・実行可能なアクションのリスト決定

展開/共有

展開の計画
・展開の計画
モニタリングとメンテナンスの計画
・モニタリングとメンテナンスの計画
最終レポートの作成
・最終レポート
・最終プレゼンテーション
プロジェクトの見直し
・経験の文書化

出典:http://www.crisp-dm.org/


マーケティング業界向け分析支援事例

通販

レコメンデーション併売および類似製品を検出してレコメンデーション
反応予測成功要因を検出し、マーケティング過程を改善
寿命予測製品の寿命を予測し、販売期間を最適化

小売り

顧客分類      市場での買い回りや価値感・態度に応じて顧客の顔を明確化
需要予測販売個数などの需要を予測し、在庫を最適化

保険

不正検知複数のパラメータ空間での異常値および予兆を検出

製造業界向け分析支援事例

予防保全複数のパラメータ空間での異常値および予兆を検出
歩留まり改善不良要因を検出し、製造工程を改善
需要予測販売個数や交換部品などの需要を予測し、在庫を最適化
寿命予測部品の寿命を予測し、交換期間を最適化
ユーザー分類市場での使い勝手に応じてユーザータイプを明確化
官能評価感覚値と物理値の関係から、快適設計
シミュレーション実験データから応答曲線(面)を検出し、設計値をシミュレーション