受講生の声 - 萬谷 実由 さん

萬谷 実由 さん

経営学部 経営学科 2年(2023年度)
2年後期 データサイエンス活用１
”とにかく身構えすぎずチャレンジしてみてほしい”

この授業を受けてみようと思った動機

私は1年生の時に「データサイエンス基礎」を受講しており、表計算ソフトの使用方法や計算方法を学んでいました。その授業をとっていたおかげもあり、データに対する苦手意識が少なかったこと、データの活用を学んで利用できる場面が多いと実感していたため「データサイエンス活用１」の受講を決めました。また、副専攻自体を取り組むきっかけとして、私自身が将来やりたいことが定まっていないことがきっかけでした。データサイエンスはどのような業界に行っても自分の力になると考えます。そのため、やりたいことが決まっていないからこそ取り組もうと考えました。
授業を受ける前の印象としては、「データサイエンス基礎」では表計算ソフトを活用してデータ分析を行ったため、基礎よりも複雑な方法を活用することでデータを効果的に使えるようになるのではないかというイメージを持っていました。また、基礎よりは確実に活用の方が難しいと考えていたため、大変なものだと考えていました。

授業では、どのような課題に取り組みましたか

「データサイエンス活用1」の授業では「Data Robot」というデータ分析や数値予測ができるシステムを活用しました。Data Robotは「教師データと呼ばれる元になるデータを使ってモデルを作る」→「最も良いモデルを選択する」→「そのモデルと予測データを使って予測を計算する」という流れで行います。課題としては、「貸し倒れの予測」「赤ワインの品質予測」「データサイエンティストの転職予測」「航空会社の乗客の満足度予測」など実際のデータを用いて予測しました。また、予測だけではなく「特徴量」と呼ばれる、対象の特徴の何が結果に作用するか、「データクレンジング」と言われる外れ値や欠損値と呼ばれる数値がデータ上にあるかなども検討しました。最終課題では「お弁当の需要予測」を行いました。グループごとに山手線の駅を決めて、その駅に合った5日間のお弁当のメニューを考えました。そして、販売数を予測し、よりよいメニューを考えていくというものです。最終的には班で発表をし、個人でレポートを作成しました。

授業を受けてみて苦労したことや努力したこと

苦労したことは3つあります。1つ目は、最終課題の「お弁当の需要予測」のミニプロジェクトです。私の班では、渋谷駅の特色を活かした月曜日から金曜日までのお弁当のメニューを考えました。その中で特に苦労したのが特徴量の削除と追加です。特徴量の削除では、元のデータで足りていない数値を探すのに苦労しました。特徴量の追加では、実際に気象庁の天気や降水量のデータを活用しました。元々あるデータと数を合わせたり、欠損値を探したりする作業に苦労しました。この特徴量の削除と追加を繰り返すことでより精度の高い結果を出すことができました。2つ目は、最終レポートです。最終レポートでは、最終課題としてグループで取り組んだことを、グラフや画像を取り入れながら個人レポートとしてまとめました。文章が長くなりすぎないように簡潔にまとめたり、数値をできるだけグラフで可視化したりするように心がけました。3つ目は、グループワークです。これはデータサイエンス活用1の授業以外にも言えることですが、オンラインでは意見を出しづらかったり、積極性に欠けてしまったりすることがあります。そのため、グループワークでは積極的に会話をし、情報をグループ間で共有することを心掛けて行いました。

基礎課題 設問１

基礎課題 設問２

最終レポート１

最終レポート２

最終レポート３

最終レポート４

将来これは役に立ちそうだと思ったこと

「Data Robot」を使ったデータ予測が将来役に立つと感じました。私は、将来のやりたいことが定まっていません。ですが、どんな業界でどんな仕事をしたとしても「データの分析」は必要であると考えています。例えば、営業なら売上高、広告関係なら広告の影響データ、デザインなら過去のデザインの傾向データなど様々です。そのため、Data Robotでデータ予測の流れを学んでいれば様々な場面で活用でき、役に立つことができると感じています。また、Data Robotを使う際にはデータクレンジングや外れ値の確認などを行います。これは、Data Robotを使用していなくても活用できることだと感じています。特に外れ値は、必要のない外れ値と必要な外れ値があります。このことは、膨大なデータでなくアンケート調査などの、身近でそこまで大きくないデータにも役に立つため、多種多様な業種の様々な場面で活用できます。
また、授業の内容だけでなく、オンラインのグループワークも将来役に立つと感じました。そもそもグループワークでも相手の顔を伺ったり、同調しなければと考えたりするため意見を出しにくいと感じることがあると思います。それに加えて、オンラインのグループワークは対面と違い相手の顔が見えないため話が切り出しにくかったり、意見を出しにくかったりすることがあると思います。しかし、この授業では毎週グループで話す時間があり、1つの課題に向けて協力し活動します。そのため、グループワークへのハードルが低くなり、これからの授業のグループワークや将来会社などででも積極的に活動できるようになるだろうと感じました。

授業で学んだことを所属学科での学びにどのように活かすか

私は、経営学科に所属しています。経営学科では、経営の基礎から実際の企業の話まで学ぶことができます。特に、ゼミでは実際の企業のデータなどを使って分析することがあります。私は、来年ゼミで経営戦略について学び、研究するため、売上高を始めとしたデータと向き合うことが多くあると考えています。その際に、データの分析の仕方や手順、結果の見方などの学んだことを活用することで、より説得力のある資料を作成していけると考えています。

この授業を受ける方へのメッセージ

これから授業を受ける人は、とにかく身構えすぎずチャレンジしてみて欲しいと考えています。データサイエンス活用1という名前だけ聞くとデータを活用していくのだ、きっと難しいと感じてしまうと思います。私も授業の前はどのようなことをしていくのかあまり分からず、初回の説明を聞いてもそんなことできないと思っていました。実際の授業は確かに、簡単なことばかりではなく、大変なこともありました。ですが、結果的には担当の先生や友達などに支えられながら最後まで授業を受けきり、自分の成長も感じることができました。そのため、授業についていけるか不安だと感じている方も身構えすぎず、是非チャレンジしてみてほしいです！