NTTデータ数理システムの夏インターン体験記(総合職)_No.27697

小売業の販売データを用いた需要予測モデル構築

与えられた取引履歴データを前処理し、商品の需要予測モデルを構築する演習を行った。初めに分析の目的や評価指標をチームで整理し、その後、特徴量の設計方針を議論して候補を挙げていった。担当メンバーごとにモデル実装や検証コードの作成を分担し、予測精度を確認しながら改善案を検討した。

業務内容の説明が限定的で実務とのつながりが分かりにくく、働くイメージを持ちにくいと感じたため。

統計や機械学習の基礎用語を理解していない学生が多かったため。

グループワークでビジネス側の要望をそのままモデルの目的に置き換えようとすると、評価指標や制約条件が曖昧になり、議論が進みにくくなることを学んだ。まずどの粒度で予測するか、どの期間を重視するかといった前提をチーム内でそろえる必要があると分かった。

需要予測や時系列分析の基本的な考え方を事前に一通り確認しておくと、演習中の議論に入りやすい。分析コンペで使われる評価指標や、特徴量エンジニアリングの具体例を少し触っておくと、演習テーマに応用しやすい。