【11/12開催】Dataikuでデータコンペに参加する会#5 11/24 Data Hikerイベント予習 Kaggle"従業員の退職予測"に挑戦！
こんにちは！ #Dataiku ユーザー会企画メンバー、Data Haiker Rikaです！
お弁当の需要予測に取り組んで早４回目。
・課題の理解は大事！
・特徴量エンジニアリングには、「仮説」が不可欠！！
・事前のデータ探索はやっぱり大事！！！
というわけで、第4回では、データ探索ともくもく作業を行いました！
前半：グループディスカッション
お弁当屋さん・購入者の立場に基づいて、問題文やチュートリアルを改めて見直し、仮説を議論。Tableauも駆使してデータを探索。
・そもそも売上って全体的に下がってたんだね。
・お楽しみメニューって、売上数が「跳ねる」特性があるね。
・お楽しみメニューって、最初からあったわけじゃないんだ！
・予測したいのは通年ではなくて、10月、11月の２か月分だけなんだ。
・人気メニューかどうか、って大事じゃない？
・通年を期間で区切って、重みづけってできないのかな？
など、の気づきを得て、
後半：グループディスカッションでの気づきを反映したフローを作成。得られたアウトプットをSignateに投稿
・日時のデータを、年・月・日に分解、特徴量に含める
・人気メニュー（平均よりも売り上げの高いメニュー）にフラグを付ける
・カレーにフラグを付ける
・お楽しみメニューにフラグを付ける
など、気付きをフローに実装しました。
Dataikuの操作に四苦八苦して、ホストの私は投稿までたどり着けませんでしたが、参加者の中には、人気メニューやお楽しみメニューのフラグを実装し、スコアアップに成功した方も！
引き続き、「どうやったら、この時系列での減少をうまくモデルに伝えられるのだろうか？」「どんなモデルが最適なのだろうか？」など、改善の余地はありつつも、次回から、Data Haikerは新たな課題に取り組みます！
テーマ
11/24 Data Hikerイベント予習 Kaggle"従業員の退職予測"に挑戦！
11/12（日） 10:00 ～ 12:00ごろ
・オンライン開催 ※時間になったら適宜入場ください！
Google Meet URL
https://meet.google.com/xsz-asqo-xna
お題
Kaggle 退職者予測
SE NanaeさんからのTips！
最初に自分でSplitして、モデルを作るデータとスコアリングするデータに分ける
スコアリングするデータに正解の列も存在しているので、ScoreではなくEvaluateのレシピを使う
やること
11/24（金）Dataikuさん主催のハンズオンイベント 第二部 15:15-16:45のData Haikerチャレンジのお題の予習をします！（鳥越 希氏/株式会社キーウォーカー データサイエンス部 チームリーダーによるゲストトークもあるとのこと！専門家から直接学べるのは貴重ですね！）
環境：Dataiku無料版を使用します！
まだダウンロードしていない方はこちら↓から！
無料版はフリートライアルと異なり、ずっと無料で使用できます。
課題の各種告知は イベントホストのX(Twitter)で積極発信中です！
マエスhttps://twitter.com/maes_data
Rikahttps://twitter.com/Rika_Olga_F
当日みなさまとお会いできることを楽しみにしています！
ホストもDataikuを始めたばかり。Data Haikerとして一緒にポップに楽しくアップスキルしましょう！
どんな会なのかな？と気になる方へ
これまでのイベントのレポートやお役立ち情報をマガジンにまとめています。御覧ください！
Dataikuは初めて…
初心者の方には、Dataikuさんが不定期に開催している、公式のハンズオンイベントがオススメです。本職のセールスエンジニアさんが、丁寧に解説してくれます！
独学希望の方は、Dataikuの初心者向けラーニングパス・認定資格、「コアデザイナー」を目指すのがおすすめですよ！
Dataikuって、説明会とかイベントってやってるの？→最近すごいです。
各種イベント情報は、↓のTableau Publicのリンクより。
直近のイベントスケジュールが、がTableauで機能的に可視化されていてわかりやすいです！
Dataikuの操作、気になる事、聞きたいなぁ。→公式コミュニティのJapan User Groupでの質問がオススメ！
日本語で質問OK！ 質問・情報共有自体が、User Groupの盛り上がりに貢献します。どんどん質問していきましょう！
Dataikuって、日本語対応してないって聞いたんだけど…
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Data Haiker 🥾 とは
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