こんにちは！
ブロガーのたけしです。
データ分析といえばpythonですが、
慣れないうちは、ググったり、
CHAT GPT先生に聞いたりと
四苦八苦しています。
今日は自分の今、会社で行っている
データ分析、「自動車の事故を起こす
契約者の特徴分析」についてお話し
したいと思います。
私の目指すものは、契約者の属性
を入れれば、その人がどれぐらいの
確率で事故を起こす可能性があるか
という数値を出すものを作りたい
と思っています。
その基本的な流れは以下です。
１）ある一定期間に始期が始まる
契約者データの抽出（１１万件）
２）上記の期間に呼応した自動車
事故データの抽出（３万件）
３）上記１）の契約者データと
事故データを証券番号をキー
にして結合する。
１回の作業で２０００件までの
データしかダウンロードできなかった
ので、しこしこ仕事の合間に
データダウンロードをして昨日
やっと３）までの作業が完了
しました。それに費やした時間は
およそ３週間。結構、地味で
根気のいる作業です。
そこから、さらに欠損値の処理を
どうするか？外れ値がないかなど
前処理をすることを考えると
気が遠くなってきます。
あと１か月で以下の作業・分析
をしなければ、なりません。
果てしない…。
＜あと１ケ月でやること＞
特徴量のエンジニアリング: 年齢
を年代別のカテゴリにする、運転歴
を年数に変換するなど、分析に適した
形にデータを変換します。また、必要
に応じて、新しい特徴量（例えば、
過去の事故件数や車種別のリスク
レベルなど）を作成します。
データの分割: モデルの訓練と
評価のために、データを
トレーニングセット（70-80%）
とテストセット（20-30%）
に分割します。
探索的データ分析 (EDA)
統計的な分析: 各特徴量の
分布を確認し、事故を起こし
やすい傾向を持つ特徴量を特定
します。例えば、若いドライバー
や特定の車種が事故を起こし
やすいかどうかを確認します。
相関分析: 特徴量間の相関や、
各特徴量と事故発生の相関を
分析します。これにより、
重要な特徴量を特定する手助け
になります。
モデルの選定と訓練
モデル選定: ロジスティック回帰、
ランダムフォレスト、サポートベクター
マシン（SVM）など、分類タスクに
適したモデルをいくつか選びます。
モデル訓練: トレーニングデータを
用いて選んだモデルを訓練します。
複数のモデルを試し、パフォーマンス
を比較します。
ハイパーパラメータ調整: クロスバリ
デーションを用いて、モデルのハイパー
パラメータを最適化します。
モデル評価
モデル評価: テストセットを用いて、
モデルの予測精度を評価します。
評価指標として、正答率、F1スコア、
AUC-ROCカーブなどを使用します。
モデルの解釈: モデルの予測結果を
解釈し、どの特徴量が事故の発生
に大きく寄与しているかを
分析します。
モデルの改善
特徴量の最適化: モデルの
パフォーマンスが不十分な場合、
特徴量の選択やエンジニアリング
を再検討します。また、より高度な
モデル（例えば、勾配ブースティング機械
（GBM）やニューラルネットワーク）を試す
ことも考えられます。
データのバランス調整: 事故を起こした契約者
と起こしていない契約者のデータ数が大きく
異なる場合、データのバランスを調整する手法
（オーバーサンプリング、アンダー
サンプリングなど）を検討します。
最終モデルの選定と導入
最終モデルの選定: テスト結果を基に
最もパフォーマンスの高いモデルを
選定します。
モデルの導入: 選定されたモデルを
運用環境に導入し、事故リスクの
予測に活用します。
モデルのモニタリングと更新
モデルのモニタリング: モデルの
予測精度を定期的に監視し、新たな
データが追加されるたびにモデルを
再訓練する必要があるかを判断します。
モデルの更新: 新しいデータや環境の
変化に応じて、モデルを更新します。
このプロセスを段階的に進めることで、
契約者の属性に基づいた事故発生確率を
予測するモデルを効果的に作成できます。
あと１ケ月でやることの詳細は
CHATGPT先生の回答です。まあ、これが
王道っていうことで、その通りに
進めます。
皆さんも、この単純な例をもとに
是非、データ分析にトライしてみて
くださいね。
今日はこれで終わりにします。
