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# System prepended metadata

title: スキル定義委員会-091
tags: [' クラスター分析', ' グルーピング', スキル定義委員会, ' 1-cos類似度', ' 事業への実装', ' データ加工']

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tags: スキル定義委員会, データ加工, グルーピング, 事業への実装, クラスター分析, 1-cos類似度
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# スキル定義委員会-091

## DE-91 データ加工 - 変換・演算処理 ⭐️⭐️

### Q.数千万レコードのカラムナ型データベースに対して効率的な処理を行うために、Parquetなどのカラムナファイル形式でデータを作成することができる

### カラムナ型データベース（Columnar Database）

データを列（カラム）単位で格納するデータベースの一種です。従来の行（レコード）単位でデータを格納するリレーショナルデータベースとは異なり、カラムナ型データベースでは、各カラムが独立したストレージユニットとして扱われます。

#### 特徴

- **クエリ処理が高速**
    データを列単位で格納するため、同じカラムのデータをまとめて読み込み、高速に処理できます。特定のカラムに対するクエリ処理が頻繁に発生する場合、カラムナ型データベースは従来の行単位のデータベースよりも高速に処理できます。
- **データの圧縮効率が高い**
    カラム単位でデータを格納するため、同じ値が繰り返されるカラムに対して効率的な圧縮が可能です。
- **スキーマ変更に強い**
    カラムナ型データベースでは、各カラムが独立して格納されているため、スキーマの変更が容易に行えます。また、各カラムに対して異なる圧縮アルゴリズムを適用できるため、柔軟なデータ処理が可能です。

ビジネスインテリジェンス、データウェアハウス、大規模なログ処理、機械学習などの分野で広く利用されています。
代表的なカラムナ型データベースとしては、
- Apache Cassandra
- Google Bigtable
- Amazon Redshift
- Vertica

などがあります。

* [カラムナ型データベース](https://qiita.com/uenohara/items/7e42053db9928f9fbe0a)



```python=
import pandas as pd
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq

# データを作成するためのDataFrameを作成する
data = pd.DataFrame({
    'column1': [1, 2, 3, 4],
    'column2': ['A', 'B', 'C', 'D'],
    'column3': [1.1, 2.2, 3.3, 4.4]
})

# データをParquetファイルに書き込むためのArrowテーブルを作成する
table = pa.Table.from_pandas(data)

# ArrowテーブルをParquetファイルに書き込む
pq.write_table(table, 'data.parquet')
```

- [Githubサンプルコード](https://github.com/jsakaguc/NCCEPOC/blob/main/define_skill/sample-91/DE-91.ipynb)

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## DS-91 グルーピング - グルーピング ⭐️⭐️⭐️


### Q.距離の公理を満たさない場合（1-cos類似度など）においてもクラスター分析を適切に実行できる

クラスター分析を行う際には、ユークリッド距離やその他の距離の<span class="att1">標準的な仮定が常に成り立つとは限らない</span>ことに留意することが重要です。このような場合、1-cosine類似度などの代替的な類似度尺度を使用することができます。しかし、このような尺度を用いる場合、以下のような留意点があります。

1. **Data Preprocessing**
    クラスタリング分析から意味のある結果を得るためには、<span class="att0">データの適切な前処理</span>が不可欠です。例えば、コサイン類似度を使用する場合、<span class="att0">すべての変数が同様の範囲にあることを確認するために、データを正規化すること</span>が重要です。
    使用する類似性尺度の特性や、従来の距離尺度と比較してどのような挙動を示すかを理解することが重要で、クラスター分析の結果が有意義で解釈可能であることを確認することができます。
1. **Similarity Measure**
    類似度測定の選択には注意が必要で、異なる測定の場合、結果が異なることがある。
    例えば、テキストデータにはコサイン類似度が適しているが、バイナリデータにはジャカード類似度がより適しているかもしれない。
    1-コサイン類似度を含む多くの類似度測定は、データのスケーリングに敏感である。類似度の計算に使用する変数が適切にスケーリングされ、特定の変数が過剰に表現されたり、過小に表現されたりしないようにすることが重要です。
1. **Linkage Criterion**
    階層型クラスタリングにおいてクラスタ間の距離を定義するために使用されます。
    <span class="att0">リンケージ基準が異なると結果も異なるので、データと使用する類似性尺度に適した基準を選択すること</span>が重要です。
1. **Number of Clusters**
    クラスタ数はクラスタリングにおける重要なパラメータである。これは、<span class="att0">エルボー法やシルエット分析</span>などの手法を用いて決定することができる。
1. **Validation**
    最後に、クラスタリング解析の結果を検証することが重要である。一般的な検証手法としては、結果を既知のグランドトゥルースと比較したり、<span class="att0">シルエットスコアやDavies-Bouldin指数などのメトリクスを用いてクラスタの内部品質を評価すること</span>が挙げられます。

#### 距離の公理を満たさない場合に注意するポイントは、

1. **Interpreting similarity as distance**
    類似度尺度が距離メトリックの公理を満たさない場合でも、多くのクラスタリングアルゴリズムにおいて距離の代理として使用することができる。しかし、類似度尺度を距離メトリックとして用いることの意味を理解し、その結果が意味のあるものであることを検証することが重要である。
1. **Scaling the similarity values**
    場合によっては、類似性値がクラスタリングに適した範囲にないことがある。例えば、<span class="att0">コサイン類似度値は-1～1の範囲であるが、距離値は通常0～∞の範囲である。</span>類似性の値を適切な範囲にスケーリングすることで、クラスタリングの結果が意味のあるものになるようにすることができます。
1. **Choosing the appropriate clustering algorithm**
    異なるクラスタリングアルゴリズムは、類似性測定の特性に対して異なる感度を有する場合がある。例えば、階層型クラスタリングアルゴリズムは距離メトリックとしての類似性尺度の使用に対してより頑健である可能性があり、一方、k-meansクラスタリングはより敏感である可能性がある。類似性指標とデータの特性に基づいて、適切なアルゴリズムを選択することが重要である。
    異なるクラスタリング・アルゴリズムが特定の類似性尺度でより良く、あるいはより悪く機能する場合がある。例えば、階層型クラスタリング・アルゴリズムは1-コサイン類似度に適していないかもしれませんが、パーティショニングに基づくクラスタリング・アルゴリズム（k-meansなど）はより適切かもしれません。
1. **Validating the results**
    距離尺度の公理を満たさない類似度尺度を用いて得られたクラスタリング結果の妥当性は、適切な評価尺度を用いて検証する必要がある。例えば、シルエットスコア、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数などを用いて、クラスタリング結果の品質を評価することができる。
1. **Evaluating the clustering results**
    非標準の類似性尺度を使用する場合、クラスター分析の結果を評価することは困難な場合があります。複数の評価方法を用い、クラスタリング結果の内部妥当性と外部妥当性の両方を考慮することが重要です。
1. **Considering alternative similarity measures**
    距離尺度の公理を満たさない類似度尺度を用いて得られた結果が満足のいくものでない場合、別の類似度尺度や距離尺度の公理を満たす別の空間へのデータ変換を検討する価値があるかもしれない。
1. **Interpreting the results**
    また、標準的でない類似度尺度を使用した場合、結果の解釈が異なることがあります。クラスタの意味や、元のデータや変数との関係をよく検討することが大切です。

要約すると、代替的な類似性尺度を用いてクラスター分析を行う場合、データの前処理、適切な類似性尺度と連結基準の選択、クラスター数の決定、そして結果の検証を慎重に行うことが重要である。

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## BZ-91 事業への実装 - 実装 ⭐️⭐️

### Q.担当する案件が予算内で解決するように取り組みをデザインし、現場に実装できる

1. **Define the project scope and goals**
    何を達成するのか、いつ達成するのか、どのように達成するのかなど、プロジェクトの範囲と目的を明確に定義する。これにより、プロジェクトを成功させるために必要なリソースと予算を決定することができます。
    この取り組みで何を達成したいのかを明確にし、目標や目的が具体的で、測定可能、かつ現実的であることを確認します。
1. **Develop a project plan**
    タイムライン、マイルストーン、タスク、予算を含む詳細なプロジェクト計画を作成する。この計画では、必要なリソース、関連するリスク、プロジェクトに関するあらゆる制約を考慮する必要があります。
    分析に基づき、イニシアチブをどのように実行するかについて、詳細な計画を立ててください。
    タイムライン、予算、プロジェクトを完了するために必要なリソースのリストが含まれている必要があります。
1. **Assess the available resources**
    プロジェクトに必要な人員、設備、材料などのリソースを特定し、評価する。これらのリソースが予算内で利用可能かどうかを評価し、プロジェクトプランに必要な調整を行う。
1. **Monitor progress and adjust the plan as needed**
    プロジェクトの進捗を定期的にモニターし、プロジェクト計画に必要な調整を行う。これには、予算の修正、タスクの再割り当て、タイムラインの調整などが含まれます。
1. **Communicate with stakeholders**
    プロジェクトチームメンバー、ステークホルダー、プロジェクトスポンサーを含むすべてのステークホルダーとオープンなコミュニケーションを維持する。これにより、プロジェクトの進捗状況を全員に知らせ、問題や懸念があればタイムリーに対処することができます。
1. **Evaluate the project**
    プロジェクトが完了したら、結果を評価し、プロジェクトが予算内で完了したかどうかを評価する。この情報は、今後のプロジェクトのベストプラクティスを特定し、プロジェクトマネジメントプロセスに必要な改善を行うために利用します。
    取り組みが完了したら、その結果を評価し、目標や目的を達成できたかどうかを判断します。これは、改善すべき領域を特定し、将来のイニシアチブを計画するのに役立ちます。
1. **Conduct a thorough analysis of the problem**
    データを収集し、調査を行い、関係者に話を聞くことで、解決しようとしている問題を完全に理解することができます。そうすることで、潜在的な解決策を特定し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
1. **Assemble a team**
    取り組みの規模によっては、その実施を支援する専門家のチームを編成する必要があります。目標を達成するために必要なスキル、知識、経験を持った人材を選ぶようにしましょう。

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# Quote
- [スキル定義委員会 from データサイエンティスト協会](https://twitter.com/jdss_skill)

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