【12/3(月)】Pythonで学ぶ機械学習入門①~マーケットバスケット分析
イベント内容
まずは手始めに。結果を解釈しやすいマーケットバスケット分析を使ってみよう!
内容
マーケットバスケット分析は、「どの商品がどの商品と一緒によく買われているか」という2つの商品間の同時購入ルールを抽出するデータマイニング手法で、相関(アソシエーション)ルールを用いた分析手法のひとつです。
一般に「オムツとビールの法則」でよく知られ、1990年代のアメリカのスーパーで大量のPOSデータから週末にオムツを買う客はよくビールも一緒に買っていくという法則を導き出し、商品棚の陳列に活かしたとしてよく引き合いに出される事例です。(ただし、都市伝説とも言われますが…。)
そこで使われているのがこのマーケットバスケット分析です。結果の解釈が容易で人にも説明しやすいため昔からよく好まれますが、当たり前のルールばかりが抽出され、意外な発見がなかなか見つからない。見つかったとしても、Support、Confidence、Liftといった評価指標をよく理解しないと誤った解釈を導いてしまうといったところが難点です。
今回の講座では、まずはマーケットバスケット分析をきちんと理解し、実際のデータに適用してみたうえで、結果の解釈の仕方を学びます。さらにグループ演習形で他のデータに当てはめ、そこからどういった解釈が導き出せるか参加者同士ディスカッションしたいと思います。
機械学習に興味のある方、ビジネスに活用したいという方はぜひご参加ください。
対象者
・PythonやJupyter Notebookの基本的な使い方を習得されている方
・これからデータ分析や機械学習を学んでみようという初心者の方
・ご自身の業務やビジネスでデータ分析や機械学習の手法を活用したい方
※Anacondaインストール済みのノートPC をご持参ください。(PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。)
日程・定員・参加費
2018年12月3日(月)19:00〜21:30(2.5h)
定員:8名(最低催行人数3名)
参加費:3,000円
※フリードリンク(コーヒー・紅茶・日本茶)付
※最低催行人数に到達せず不開催の場合は前々日までにご連絡させていただきます。
プログラム
時間 | 内容 |
---|---|
19:00〜19:10 | 参加者自己紹介 |
19:10〜19:50 | マーケットバスケット分析とは?~相関ルールの評価指標を理解する |
19:50〜20:30 | マーケットバスケット分析・Jupyter Notebookでのハンズオン |
20:30〜20:40 | 休憩 |
20:40〜21:20 | ミニグループ演習 |
21:20〜21:30 | 質疑応答 |
※ プログラム構成は、当日変更が生じる可能性がございます。
Pythonで学ぶ機械学習入門シリーズ・今後の予定
マーケットバスケット分析を始め、決定木、K近傍法、K-means法、SVMなど比較的理解しやすい手法に焦点を当てて今後取り上げていく予定です。どの回からでもお気軽にご参加いただけるよう各回独立した内容とします。
また毎回、理論と実装・ミニグループ演習という順序で進め、“実際に使ってみる”というところを重視します。参加者の皆様でディスカッションしながら、いかに業務やビジネスに活用できるかを徐々に掘り下げていければと思います。
その他
Scribble Osaka Lab(SOL)のSlackチャンネルで、Python基礎講座の参加者同士の質問・情報共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方は、申込みフォームのSOLのSlack参加希望にチェックを入れてください。
担当講師
(※当日変更が生じる可能性があります。)
中井 友昭(株式会社eftax・データ分析事業部)
注意事項
※ 掲載タイミングや更新頻度によっては、情報提供元ページの内容と差異が発生しますので予めご了承ください。
※ 最新情報の確認や参加申込手続き、イベントに関するお問い合わせ等は情報提供元ページにてお願いします。