【データサイエンティスト020】サービスを絵にする②

データサイエンティストの本を参考に勉強しつつ２月中に何らかのサービスを出そうと模索している連載。

本はこれね。

さらにUdemy（ユーデミー）の下記サービスも取り組み始めた。

Pythonを使うための環境構築と使うとは？をやっているなう。

動画でわかりやすい。まだ最初やけど現時点でめちゃオススメ。

ということでそちらはそちらで進めるとしてサービスを何か絵にしてみる。

先日考えたのは下記の３つ

「データをファイルで受け渡ししなければならない場合の対応」

「データ分析上での間違いを判別」

「データ分析で適切な手法を選択」

これらはデータサイエンティスト（本物）の人のブログで困りごとを抽出したものやった。

本物が困っている内容をかじりたてフレッシュ！のサービスでなんとかしようということがおこがましすぎましたね。

できるならちゃっちゃと片付けてるでしょう、そのクラスの人なら。

はずかしい目標を立ててしまった。

ということでかじりたてでも、誰かの何かに貢献できるサービスを。

ターゲット層は「生データをゲットできる環境にあり、アウトプットイメージももてるが、工数上／ITスキル上自分の手で具現化できない」というところに定めてみよう。

ターゲット層の困りごとは「時間がない／エクセルでちまちまやるには時間がかかってしゃーない」ということだとする。

それをデータサイエンティスト的に解決するには、

・データベースの形を綺麗にして投げ返す

・時系列／層別／主成分分析　などなど無数にある手法でグラフ化し、意味付きで投げ返す

・今後のデータを予測して精度とともに投げ返す

の３つくらいか。

どれもまずは多少具体的になった。

反面、個別のデータじゃないと参考事例にならないね（特に１つ目の項目）。

図示までいたらず、、、。引き続きひねり出そう。

だんだん面白くなってきた！

残り８日！

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