センサーデータアナリティクスの開発から運用まで

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1 センサーデータアナリティクスの開発から運用まで MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部アプリケーションエンジニア吉田剛士 2016 The MathWorks, Inc. 1

2 Agenda センサーデータの整理整頓 時系列の分類 解析環境の構築 CSV ファイル データへのアクセスと探索 データの前処理予測モデルの構築システムへの統合 2

3 データの整理整頓生データそのままでは解析作業が進まない 生データに潜む様々な課題 1. 不要なデータが混入してしまっている 2. データが取得できていない ( 欠損データの存在 ) 3. 想定していたファイルが丸ごとない 4. 異なるファイル同士を結合したい ( 同期処理 ) 5. カラム名 / 変数名が日本語になってしまっている 6. データ量が膨大 This file contains sensor data from a 3D acceleration Time Location Temperature AccelerationX AccelerationY 加速度 Z 2016/10/19 00:00:00 outside /10/19 00:00:01 outside /10/19 00:00:02 outside /10/19 00:00:03 outside /10/19 00:00:04 outside /10/19 00:00:05 outside /10/19 00:00:06 outside /10/19 00:00:07 outside /10/19 00:00:08 outside /10/19 00:00:09 outside

4 データの整理整頓 Case# 1/6 : 不要データをスキップしたインポート Challenge 先頭の数行には ファイルまたはデータの説明やメタ情報がありこれらは不要 解析には不要なカラムが存在 This file contains sensor data from a 3D acceleration Time Location Temperature AccelerationX AccelerationY AccelerationZ 2016/10/19 00:00:00 outside /10/19 00:00:01 outside /10/19 00:00:02 outside /10/19 00:00:03 outside /10/19 00:00:04 outside /10/19 00:00:05 outside /10/19 00:00:06 outside /10/19 00:00:07 outside /10/19 00:00:08 outside /10/19 00:00:09 outside

5 データの整理整頓 Case# 1/6 : 不要データをスキップしたインポート Solution detectimportoptions の利用 This file contains sensor data from a 3D acceleration Time Location Temperature AccelerationX AccelerationY AccelerationZ 2016/10/19 00:00:00 outside /10/19 00:00:01 outside /10/19 00:00:02 outside /10/19 00:00:03 outside /10/19 00:00:04 outside /10/19 00:00:05 outside /10/19 00:00:06 outside /10/19 00:00:07 outside /10/19 00:00:08 outside /10/19 00:00:09 outside >> FileName = 'sampledata.csv'; >> fileinfo = detectimportoptions(filename, 'NumHeaderLines', 1); % 先頭行をスキップ >> >> % 必要な変数名を指定 >> fileinfo.selectedvariablenames = {'Time', 'AccelerationX', 'AccelerationY', }; >> >> DataVar = readtable(filename, fileinfo); 5

6 データの整理整頓 Case# 2/6 : 欠損データの取り扱い Challenge 欠損値があるけど記述統計量 ( 平均や最大値 最小値など ) を求めたい 欠損箇所を補間したい Solution nan 関数の利用 nanmean / nanmax / nanmin / nanstd / nanvar / etc. interp1 関数の利用 スプライン補間した例 >> x = DataTable.AccelerationX(1:5) x = NaN >> >> mean(x) ans = NaN >> >> nanmean(x) ans =

7 データの整理整頓 Case# 3/6 : ファイルの欠損 フォルダの場合は exist(path, 'dir') == 7 Challenge 想定しているファイルが存在しない事がありプログラムが異常停止する Solution exist 関数の利用 try catch 構文の利用 PATH = '<File Path>'; if exist(path, 'file') == 2 : else warning(['failed: ', PATH, ' is missing!!']); end ErrorData = cell(1,1); % Initialize n = 0; for m = 1:NumFiles % Or while loop try : catch ME n = n + 1; ErrorData{n,1} = ME; end end 7

8 データの整理整頓 Case# 4/6 : ファイルの結合 / データの同期 Challenge 2 つのファイルを時刻情報に基いて結合したい サンプリング周波数が異なるデータを結合したい Solution timetable の利用 >> % 時刻に該当する列を datetime 配列へ変換 >> DataVar.Time = datetime(datavar.time, 'InputFormat', 'yyyy/mm/dd HH:mm:SS', 'Format', 'yyyy-mm-dd HH:mm:SS'); >> >> % テーブル配列をタイムテーブルへ変換 >> TimeTabel = table2timetable(datavar, 'RowTimes', 'Time'); 時刻情報に基づいた結合の例 >> % 2 つのタイムテーブル配列が有する Time 列を利用して結合 >> TimeTable3 = join(timetable1, TimeTable2); 8

9 データの整理整頓 Case# 4/6 : ファイルの結合 / データの同期 Solution timetable の利用 サンプリング周期が異なるデータを結合する例 >> TimeTableC = synchronize(timetablea, TimeTableB, 'nearest'); 9

10 データの整理整頓 Case# 5/6 : 日本語のカラム名 Challenge 変数名 / カラム名に日本語が入ってしまっている 警告 : 有効な MATLAB 識別子になるように変数名が変更されました 元の名前は VariableDescriptions プロパティに保存されています Solution 対処療法として Excel を使って日本語名と英語名を管理し 10

11 データの整理整頓 Case# 5/6 : 日本語のカラム名 インポートした後 VariableNames プロパティによる刷新 >> % カラム名対応表を収めた Excel のインポート >> [~, ColumnNameDict] = xlsread('columnsnamelist.xlsx', 'Sheet1', 'B1:G2'); >> >> % 対象ファイルのメタ情報を取得 >> FileName = 'Sample.csv'; >> fileinfo = detectimportoptions(filename); >> >> % VariableNames の値を刷新 >> fileinfo.variablenames = ColumnNameDict(2,:); >> DataTable = readtable(filename, fileinfo); 11

12 Hour データの整理整頓 Case# 6/6 : 大量データへの対応 Challenge ファイル数が膨大なため解析ができない Solution 並列分散処理が有効 Parallel Computing Toolbox & MATLAB Distributed Computing Server の利用 あるデータセット ( 約 1200 の CSV ファイル / 計約 400MB) に対する統計および集約処理のベンチマーク CPU コア数 高速化率 core 6 cores * 2 Hosts 6 2 ホスト Num of CPU cores 12

13 Agenda センサーデータの整理整頓 時系列の分類 解析環境の構築 データへのアクセスと探索 データの前処理予測モデルの構築システムへの統合 13

14 時系列の分類デモ : テキストマイニングの手法を応用した水道使用傾向の分類 水道の使用状況から 5 つのクラスに家庭を分類 Typical Constant High Usage Low Usage Untenanted 14

15 時系列の分類 Approach 1. 約 3 ヶ月分の時系列データを部分時系列に分解 2. 分解された部分時系列に対して いくつかのグループへクラスタリング グループ番号を文字とみなして TF-IDF によって時系列の特徴量を算出 4. 様々な機械学習アルゴリズムを試行 5. 検証用データを使った学習器のテスト TS_Name TFIDF1 TFIDF2 TFIDF3 T A C A T B B HU : : : : : C K A-03? B-08? G-01? 15

16 Step1. 時系列を部分時系列へ分割 時系列 A 時系列 B 16

17 Step2. 部分時系列のクラスタリング

18 Step2. 部分時系列のクラスタリング Cluster # : 18

19 Step2. 部分時系列のクラスタリング Signal Processing Toolbox Dynamic Time Warping 時系列ペアに関する相違度を求める計算方法 DTW を用いて時系列を 3 つにクラスタリングした例 K-Medoids + DTW 19

20 Step3. TF IDF による各時系列の特徴量を算出 Term Frequency Inverse Document Frequency Term Frequency 定義 例 Inverse Document Frequency 定義 例 TF( t, di ) : IDF( t) : log 文章 d i にて単語 t が登場する回数 文章 d i 内における総単語数 MATLAB is the language of technical computing and MATLAB product family supports the entire data analysis process. 文章 d i の総数 単語 t が登場する文章の数 d 1 : MATLAB is the language of technical computing. d 2 : MathWorks provides MATLAB and Simulink. d 3 : MathWorks has released R2016b TF( MATLAB, d i ) IDF( MATLAB ) 3 log

21 Step3. TF IDF による各時系列の特徴量を算出 Term Frequency Inverse Document Frequency TF-IDF 定義 TF IDF( t, d ) : TF( t, d ) IDF( t) i i 例 d 1 : MATLAB is the language of technical computing. d 2 : MathWorks provides MATLAB and Simulink. d 3 : MathWorks has released R2016b. 1 3 TF-IDF( MATLAB, d 1 ) log 単語 t にクラスタの番号 文章 d i に各時系列が対応 TF-IDF( MathWorks, d 3 ) 1 3 log

22 Step4. 機械学習アルゴリズムの試行 Classification Learner Statistics & Machine Learning Toolbox 学習アルゴリズムを対話的に検討 22

23 Step5. 学習器のテスト正答率評価 およびパラメータ調整 混合行列 (Confusion Matrix) ROC 曲線 Bayesian Optimization 学習器のパラメータ ( ハイパーパラメータ ) を調整 bayesopt / BayesianOptimization 23

24 Agenda センサーデータの整理整頓 時系列の分類 解析環境の構築 どこでデータを整理して どこで解析を実施するのか データへのアクセスと探索 データの前処理予測モデルの構築システムへの統合 24

25 解析環境の構築よくあるシステム構成 エッジ コンピューティング 25

26 解析環境の構築よくあるシステム構成 サーバー コンピューティング 26

27 エッジ コンピューティングを実現するには? MATLAB Coder または MATLAB Compiler によるエッジ処理 デバイスへの実装 制御 / 監視端末への実装 MATLAB Coder MATLAB Compiler MATLAB Compiler SDK MATLAB Runtime 27

28 サーバー コンピューティングを実現するには? MATLAB Production Server によるデータ解析システム 低遅延で高トランザクションな解析を実現する MATLAB Production Server MATLAB Production Server Java Web Browser Microsoft Excel DB / DWH.NET C/C ++ Load Balancer HTTP / HTTPS End User Python 28

29 Web Application の例 アメリカ北東部の電力需要予測 29

30 エッジ コンピューティング vs. サーバー コンピューティング エッジ コンピューティング サーバー コンピューティング 製品 MATLAB Coder MATLAB Compiler MATLAB Production Server 特徴 C/C++ コード生成 ランタイム上で動作する 実行形式などを生成 低遅延な計算サービスを提供するサーバ向け製品 サポート製品 一部の MATLAB 関数と一部の MATLAB Product Family ほぼ全ての MATLAB Product Family ほぼ全ての MATLAB Product Family エッジ端末への実装 豊富な機能をロイヤリティ フリーで展開 複数同時アクセスをサポート サポート関数及び機能が限定的バージョン管理 バージョン管理 環境の構築 30

31 まとめ テーブル配列やタイムテーブル配列には便利な前処理が充実 アルゴリズムを網羅的に実行できるため試行錯誤が容易 データ解析のためのシステム構築を見据えたアプリケーション開発環境を提供 データへのアクセスと探索 データの前処理予測モデルの構築システムへの統合 31

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