2024.04/17 データサイエンスと私(7)

20社のタイヤ解剖データの中には、ゴム部分の面積を計測したデータ群があった。ビードやトレッド、ショルダーなどタイヤの構造に合わせて面積を計測するルールを決めて収集したデータである。

しかし、ビード部には金属の面積も含まれていた。ビード部だけでなく、トレッドのベルト部は、金属ベルトもあればポリエステルベルトもある。

さて、これらをどうするか、という議論になって、結局もう一回データを集めなおそう、と情報工学科出身者が言い出したので蜂の巣をつついたような騒ぎになった。

指導社員が、例えばビード部の金属にしてもその面積は恐らく同じタイヤサイズなら大きく変わらないだろうから、その面積データを加工し、平準化したらどうか、とアドバイスしてくださった。

ゴムについても比重が異なるので、本来なら面積ではなく重量で解析をした方が好ましい。この点についても指導社員は、面積データの変動に対して比重換算で重量を正確に求めた時の変動が大きく異なるなら意味があるが、ゴム種個々の比重差は金属とゴムの比重差より小さいので、云々と解説してくださった。

その他、指導社員のご指導を受けながら、面積データを加工して、解析するデータの一覧表を作成した。データマイニングでは、ただデータをコンピューターに放り込んで解析できるケースは幸運だろう。大抵はこのように解析しようとするデータについてまず考察を加える必要がある。

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データサイエンスを用いてデータ解析するにあたり、情報工学出身者がオピニオンリーダーのように最初はなっていたが、作業が進むにつれて、彼の影は薄くなっていった。

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優秀な社員であったが、実際にデータマイニングするのは初めてであり、結局皆がその手法を理解している必要を悟り勉強し始めたので、大学で学んだ知識の影が薄くなった。

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今の情報工学科で何を教えているのか知らないが、データマイニングであれば、当方は情報工学の卒業生に負けない自信がある。５０年近く勉強してきたのでこのようなことを書くのは大人げないが、４０年前もそうだった。

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各分野で必要とされる情報工学の知識について、おそらく今でも独学で対応できるのではないか。教科書となる情報が身の回りに溢れている。

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政府はIT人材に力を入れ始めたが、弊社のセミナーを活用していただければ、日常のデータマイニングであれば、十分な知識がえられる。

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日曜日であれば、当方も休みなので、無料サービスセミナーを開講しても良いと思っているので、問い合わせていただきたい。条件を満たせば無料サービスセミナーを休日に開講します。

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