戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

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1.2　例：ハリケーン・フランシス

し、何らかの試行も必要になるでしょう。しかしながら、明らかな欠点や非現実的

な前提、不足事項を指摘できるようになります。

この本を通じてデータサイエンスの基本原則の数々を紹介します。またそれら基本原則

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つ

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つに対して、その基本原則を反映したデータマイニング技法を少なくとも

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つ紹介しま

す。とはいえ、多くの技法は基本原則に基づいて構築されていますので、そうした技法その

ものよりも基本原則を重点的に扱います。データサイエンスとデータマイニングの違いにつ

いては特段大きく取り上げることはしませんが、違いについて説明することで基本コンセプ

トを理解しやすくなる場合は説明することにします。

それでは、データを分析してパターンを抽出し、ビジネス上の予測（

predict

）に活用した

事例を

2

つ見ていきましょう

1.2

 例：ハリケーン・フランシス

2004

年のニューヨークタイムス紙に掲載されたハリケーンについての事例です。

ハリケーン・フランシスはものすごい勢いでカリブ海を通過し、フロリダの大西洋沿岸部

を直撃しました。アーカンソー州ベントンビルでは、居住者は遠く離れた高台に避難する

ことを余儀なくされました。ウォルマートの経営陣はこの状況を新しい技術、すなわち

データ主導の予測技術を活用する機会とみなしました。

ハリケーン・フランシス上陸の

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週間前のことです。ウォルマートの

CIO

であるリンダ・

M

・ディルマンは、数週間前に発生したハリケーン・チャーリーが上陸したときのデータ

を使って、今回起きるであろうことを予測して提出するようにスタッフに指示しました ...