異常検知手法のお勉強記事ができるまで その０

導入（本編が始まらない）

異常検知って結構ニーズあるんですね。

あんまり前書きをだらだら書いてもあれなので端折りますが、異常検知がしたいという要望をここ最近何度か見聞きしているので、来たるべき日に備えて手法周りを勉強しておく日記です。

で、いつもならだいたい形になったところでこのブログやらQiitaやらに書くんですが、今回はあえてまだ完成してない状態で試行錯誤日記を書いて見ることにします。

というのも昔、仕事で予測モデルやらアルゴリズムやらの話をお客さんに説明しているときに「予測モデルがどんなものかというのはなんとなくわかった、でもあなた方がデータの何をどう見て手法選択や組み合わせを作り上げていくのか、そっちの方が興味ある」的なことを言われたことがありまして。

確かにもしかすると手法そのものよりも試行錯誤中の状態の方がブログ記事としてのニーズもあるんじゃないかと思いまして。

なんかここまでの説明だけ見ると、いかにもデータサイエンティストやデータアナリストの人かな？という感じですが、そういう肩書きは１度もついたことのない普通のITエンジニアですので専門家でもなんでもないです、ご了承ください。

でも逆にいうとそんな普通のエンジニアにもこの手のデータサイエンス絡みの仕事が舞い込むぐらいには世の中のAIブームが続いてますなぁ。

あー、結局前書き長くなってしまった。

今回のテーマ

どこぞの綺麗なサンプルデータではなくて、ぐっちゃぐちゃの実データが使いたいので自分のQiitaのアクセス数でも使って見ましょう。いい感じに荒れてたと思うので。

本邦初公開。

2016年から計測始めていて、見ての通り増加傾向があるというのとたまにアクセス数が跳ねることがあります。目に見えて増加している日以外にもなんとなく増えた気がするor減った気がするという日はあります。その辺りが検出できるモデルが作れればいいなぁ、という課題です。

異常検知はなかなか正解データというのが定義できないので評価は苦労しそうです。

今回のデータの場合、記事を投稿した日を異常な状態と評価していいかというとそうでもないですし、結局自分の感覚に添うかどうかという判断基準になってしまいそうです。

うーん、この辺りの評価もどうするんだろうなぁ。

まぁ異常と定義する状況が決められるならそれって異常検知できてるしなぁ。

と、手法云々に入る前に今日の日記力尽きました。次回に続きます。（たぶん）

あ、ちなみにこのブログのアクセス数は↑のグラフの20分の1ぐらいです。

平和でよろしい。

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