本記事では、データサイエンスにおけるデータ収集の重要性について解説しています。また、手順や方法の解説も行っています。
データサイエンスに興味がある方はぜひ参考にしてください。
データサイエンスとは
そもそもデータサイエンスとは、人工知能や統計学、科学的方法、データ分析などのあらゆる方法を利用し、組み合わせてデータの解析や分析を行うことです。このデータサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。
データサイエンスを行う基本的な目的は、データの分析により洗い出された情報を基盤に新たな技術や今ある技術を進化させることです。そのため、データサイエンスの精度が高くなれば、結果的に新たな技術が普及する可能性が高くなります。
データサイエンスが利用される現場は、企業やソフトウェア開発などです。
企業では、データサイエンスをビジネスに利用します。先ほども解説したようにデータサイエンスの精度を高くするためには、多くのデータが必要であり、上質なデータが多ければデータサイエンスの成功率が高まります。
そのため企業でデータサイエンスが利用されており、多くのデータを扱う企業にとってデータサイエンスの質はビジネスに直結するので、とても重要です。
ソフトウェア開発では、今までの技術で開発したものを進化させるために膨大なデータが必要になります。
また、新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要になるため、データサイエンスが利用されます。ソフトウェア開発の際にも上質なデータを分析することでデータサイエンスの精度が高まります。
このようにデータサイエンスは、多くの現場で利用されていることから重要性がとても高いことがわかります。特にデータサイエンスが重要な理由は、多くのデータがありふれている現代に、放置されている多くの良質なデータの回収をする必要があるからです。
そのため、良質なデータを回収し、新たな技術やビジネスなどにつなげるためデータサイエンスが重要といわれています。
データサイエンスの手順
データサイエンスは、膨大なデータを分析する必要があるため、正しい手順で行うことが重要です。正しい手順で行うことにより、効率的かつ効果的なデータサイエンスを行えるようになります。
また、データサイエンスを行っている最中に万が一のことが起ってしまうと、収集した膨大なデータが消滅してしまうということや情報漏洩といったリスクもあります。そのため、データサイエンスは正しい手順で行うことがとても重要です。
データサイエンスは以下の手順で行われます。
- 解析・分析の目的の決定
- 解析・分析を行うデータの準備・収集
- データの可視化
- データの前処理
- 統計的手法や機械学習を活用したモデリング
- 評価
- レポート作成
- 意思決定
１．解析・分析の目的の決定
解析・分析の目的の決定を行う理由は、データサイエンスを行う目的を明確にすることが重要だからです。目的が明確でなければ研究の意味がなく、ただ時間を浪費してしまいます。そのため、データサイエンスを始める際には、まず目的を明確に決定するようにしましょう。
２．解析・分析を行うデータの準備・収集
目的を明確に決定しておくことで、どのようなデータが必要なのかわかり、この作業を円滑に進められます。また、データの準備・収集にはコストがかかるため、無駄のない良質なデータを収集するよう心がけましょう。
データサイエンスの際に解析・分析するデータの質が低いと結果も悪いものになってしまいますので、コストが高くなってしまったとしても質の高いデータの収集が重要です。
３．データの可視化
データの可視化は基本的にコンピューターを利用したプログラミングにより行われます。しかし、アンケートなどの紙媒体のデータを利用している場合には、コンピューターに打ち込み電子媒体化する必要があります。
また、コンピューターを利用したプログラミングによるデータの可視化を行う際には、この後のことも考え、簡略でわかりやすいデータに可視化することが重要です。
４．データの前処理
データサイエンスで利用するほとんどのデータは処理を行わなければ解析・分析が行えません。そのため、この段階でデータサイエンスが行える形にデータを前処理し、整形します。
また、データサイエンスの中でも時間を費やす工程になることが多く、この作業をおろそかにしてしまうとデータサイエンスの結果が悪くなる可能性が高くなりますので、注意して慎重に行いましょう。
５．統計的手法や機械学習を活用したモデリング
データサイエンスの目的に合わせて手法を選び、慎重にモデリングしていくことが重要です。特に統計的手法や機械学習といった分野は、データサイエンスを行う際に必要不可欠になります。また、目的に合う手法選びを行うために、さまざまな知識やスキルが必要です。
６．評価
評価は、モデリングによって導き出された結果が正しいか判断する工程です。結果が正しいのか慎重に確認する必要があり、データサイエンスの結果を決定する工程ですので、とても重要になります。そのため、数人で結果を確認し、本当に正しいものなのか慎重に判断するようにしましょう。
７．レポート作成
データサイエンスによって導き出された結果を報告するプレゼンテーションや論文などシーンに合わせたものに作成する必要があります。
データサイエンスは、結果を報告し、どのように利用するかを提示することがとても重要です。そのため、データサイエンスによって導き出された結果をわかりやすくまとめましょう。
８．意思決定
データサイエンスを行う際にたてた目的が達成できたのか確認し、目的通りに行かなかった場合には、目的が達成されるまで繰り返しデータサイエンスを行います。目的が達成されれば、データサイエンス完了になります。また、目的が明確でない状態でデータサイエンスを行ってしまうと意思決定が上手く決定しないということもあります。
データサイエンスにおけるデータ収集の重要性
データサイエンスにおけるデータ収集の重要性はとても高いです。なぜなら、データサイエンスを行うためには、データ収集が必要不可欠であり、データサイエンスを行う際に良い結果を出すためには、良質なデータ収集を行う必要があるからです。
そのため、データサイエンスにおけるデータ収集の重要性はとても高く、結果に直結してくる部分になるので、データ収集は時間をかけ慎重に行うことがとても重要です。
また、データ収集の際には、必ずと言ってもよいくらいコストがかかってしまいます。特に良質なデータを収集する際には、多くのコストがかかってしまうことが多いです。
しかし、データサイエンスの結果を高めるために必要不可欠であるデータだと思ったのなら、高いコストを支払ってでも収集することがおすすめです。データサイエンスの失敗の一つとして、データ収集のコストを抑えたがために良質なデータを収集できずに良い結果が出ないということが挙げられます。
このようなことから、データサイエンスを行う際には、データ収集がとても重要であり、結果に直結する工程ということを理解したうえで、多くのコストを支払うか考えてみてください。
データサイエンスのデータ収集のやり方
データサイエンスのデータ収集のやり方は、さまざまあります。そこでここでは、データサイエンスのデータ収集のやり方を紹介していきます。データ収集のやり方は以下の通りです。
- ウェブページからダウンロードする
- ウェブAPIからデータ収集する
- IoTを利用する
- スクレイピングを利用する
ウェブページからダウンロードする
データ収集の方法で一番簡単な方法がウェブページからダウンロードする方法です。この方法は、データサイエンティストではない方でもできる方法であり、ウェブサイトのデータをCSVなどでダウンロードします。
しかし、ウェブページからダウンロードする方法は、簡単で誰でも利用できる方法なため、データに鮮度がない場合が多く、質の高いデータサイエンスを求めている企業などでは利用されない方法です。
ウェブページからダウンロードする方法でデータ収集を行う際には、日本政府のサイトや海外の政府のサイトを利用することで正確な情報を入手できます。
ウェブAPIからデータ収集する
APIとは、コンピューター同士でデータを連携する方法であり、ウェブAPIを利用することで、そのサイトのデータを自動で収集することが可能です。利用する方法は、ネットショッピングサイトやデータカタログサイト、SNSなどが公表しているAPIのデータを収集します。
APIの中には、GoogleマップやAmazon、YouTubeといった多くのユーザーが利用しているサイトのものもあるため、良質なデータ収集を行うことが可能です。しかし、APIには有料版といった料金が発生するものも存在し、無料版では機能に制限がかかってしまいます。
IoTを利用する
IoTを利用することでもデータ収集が行えます。IoTとは、モノのインターネットと呼ばれ、IoTが搭載されている機器はインターネットにより管理することが可能になります。
このIoTを搭載している機器は日々データを収集しており、IoTが搭載された機器を多くの方にシェアしてもらうことで多くのデータを収集できるようになります。
また、IoTが搭載されている機器のデータは、良質で鮮度が高いデータであることが多いため、データサイエンスを行う際にはとても重要なデータになります。
スクレイピングを利用する
ウェブページからデータを収集している際、CSVなどのダウンロードに対応していない場合にスクレイピングを利用してデータ収集を行います。スクレイピングとは、データを収集し、そのデータを利用しやすい形にする方法です。
スクレイピングでは、「Python」といったプログラミング言語を利用し、アルゴリズムを構築することでウェブページから欲しいデータを収集します。データサイエンスでは、機械学習と呼ばれることが多く、Pythonでアルゴリズムを構築してしまえば、自動的にウェブページにある欲しいデータを収集してくれます。
しかし、スクレイピングにはルールがあり、守らなければ法律違反とみなされることもあります。スクレイピングのルールは「収集したデータをデータ解析・分析以外に利用しない」、「収集先のサイトに負荷を与えない」、「スクレイピングが禁止されているサイトでは利用しない」などです。
必ずルールを守り、スクレイピングを利用するようにしてください。
https://www.tech-teacher.jp/blog/python-web-scraping/
データサイエンスに必要な知識・スキル
データサイエンティストに必要な知識は、統計学、情報工学、ビジネスの3点です。
統計学
統計学では、数学的知識とデータ分析の手法の知識が必要になります。
数学的知識では、確率・統計、微分積分などから、アルゴリズムや解析モデルといった専門性の高い知識が必要になり、データ分析の手法では、統計処理や数理モデルの作成を行えるようになることが必要です。
情報工学
情報工学では、プログラミング言語やデータベース、ビッグデータの処理といったスキルが必要になります。
データサイエンスでは、プログラミング言語が必須であり、データサイエンスでは、PythonやR言語の2種類が必要になります。データベースは、データ分析の環境構築や活用を行う際に必要になります。ビッグデータの処理は、ビッグデータを扱うために必要な知識であり、データサイエンスを効率的に行うために必要不可欠です。
https://www.tech-teacher.jp/blog/datascience-language/
ビジネス
ビジネスでは、データサイエンスで解析・分析したデータをグラフや表にして可視化することで、収集したデータを多くの方にわかりやすく理解してもらいます。そのため、データサイエンスの結果を発表する際に必要不可欠になります。
また、ビジネススキルを身に着けることでデータサイエンスに関連する知識について理解できるため、仮説を立てる際など役に立ちます。
まとめ
本記事では、データサイエンスにおけるデータ収集の重要性について解説しました。データ収集はデータサイエンスの結果に直結する部分でもあるため、時間をかけ慎重に行うようにしましょう。
データサイエンスは、難しい分野ですが興味がある方はぜひ一度学んでみてください。
