ID:36359さん

概要

店舗業務を改善することを目的とした、BIツールの開発メンバーに加わりました。リードエンジニアの方が、パワポで要件定義、仕様でまとめ大半の設計を任されました。現在はプロダクトが完成し、来年から事業側のサポートを行ないます。

目的

店長は、現場のオペレーションに時間を取られ、あるいは方法を知らず顧客のデータを分析できていない。店舗の事業部長クラスの人は現場の雰囲気を理解することができない。そうした課題から、誰でも簡単に顧客行動の分析できるBIツールを開発し、店舗業務を円滑かつ定量的に分析できることを目指しております。

工程

人体検出から得られた結果をもとに、人物の移動ベクトルを求め、入店検出や滞留時間の計測といった後処理工程を主に担当しておりました。 またテスト工程では、様々なパターンをテストできるように工夫したり、最適なパラメータを探索できるように自動化できるようにしました。（テスト自動化というより、精度評価の自動化です。）

環境

工夫した点

エッジデバイスであり、リソースが限られているのでメモリを使わないようにすることを意識しました。
具体的には

1. pandas内でなるべく処理する。
2. インスタンスは使い終わったらすぐ消す。
   などです。

またベクトルの処理などは、全てnumpyの２次元配列を用いて計算しており、アフィン変換や正規化など初めて行列を学習してよかったと感じたプロダクトでした。

概要

経産省が認可していた第四次産業革命スキル習得講座にて、地域経済分析システム「RESAS」を使ってPythonによるデータ分析を行いました。

目的　

個人的に地方創生に興味

講座への参加理由

もともと電気の大学で学んでおりましたが、データ分析やクラウドの知識が少なくC言語と親和性の高いPythonを学ぼうと思い講座を受講しました。

テーマ選択

チームで研究するテーマを決めるのですが、個人的に興味があった地方創生という的を絞ってチームを導き、データの分析をすることにしました。

チーム

社会人の研修目的に行なっている方が多かったですが、自分は特別に学生枠として参加いたしました。

要因分析

主にランダムフォレストの結果をSHAPというライブラリで影響度などを調べました。