水道管を流れる水の振動から水使用量を予測するデータサイエンスの業務をしました！
業務の内容はというと、まずオフィスの水道管にIoTセンサーを装着します。
水道管を水が流れるとパイプが振動するので、その振動データをIoTセンサーで取得します。
振動データと実際の水使用量のデータを使ってデータ分析、予測を行いました！
詳細は社外秘なので伝えられないのですが、
様々な強度の振動データを取得するためにオフィスの男子トイレ、女子トイレを1時間貸切にさせてもらい、トイレの水を流しまくる実験も行いました笑（会社の人には事前に連絡済み）
その実験のおかげもあり、水をたくさん使った時のデータや水を全く使わなかった時のデータなど広範囲のばらつきを持ったデータを取得することが出来ました！
取得した振動データからPythonの最適化ライブラリーであるSciPyを用いて、水使用量の算出式を最適化しました！
様々な多項式関数を最適化し評価した結果、シンプルな1次関数、もしくはlog関数が予測関数として誤差が少ないことがわかりました！
最後に自ら手を挙げて業務結果をパワポにまとめて会社のメンバーにプレゼンしました！
会社のメンバーからは
面白い結果だね！
IoTセンサーは主にモーターの振動しか使ってこなかったけど、色々な設備に応用で出来そうだね！
からあの時間帯はトイレ使えなかったのか！笑
と様々な質問、フィードバックをもらいました！
今回の業務は生データにクセがあり、データの前処理にかなり苦戦しました。
めちゃくちゃ試行錯誤しても解決しなかったので、経験豊富な先輩データサイエンティストからアドバイスをもらいPythonのコードを完成させました。
先輩データサイエンティストからアドバイスをもらった時は
こうやって書けば動くのか‥‥スゲー！！
と感心してしまいました笑
先輩からの助けを貰いながらデータサイエンスの業務を無事達成することが出来ました！
引き継ぎ業務達成を目指しながら、データサイエンティストとして成長していこうと思います！
目指せドイツでぬくぬくデータサイエンティスト！
今回も最後までお読みいただき、ありがとうございました。
引き続き発信活動も行なっていきますので、感想や応援コメント頂けたら嬉しいです！
■Youtube ドイツ移住生活の動画をアップします！
■インスタグラム 世界20ヵ国以上の写真をアップしてます！
■TikTok
コメント