【実践データ分析】<物流の最適ルート(ノック51-60)>まとめ
-
Fumihiko__K
- 473
- 1
- 0
- 0
-
- いいね！0
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析】 <物流の最適ルート> ノック51:物流データの読込 ・部品の輸送実績トランザクション(1つ) ・工場・倉庫・輸送コストのデータ(3つ) ・上記4ファイルを取込み ・データ結合&関東・東北の地域でデータを分割 →データ準備はノーコードのレシピで完了 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/Gy9bTwC70Z
2023-08-30 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック52:現状の輸送量/コスト確認 ・関東支社/東北支社ごとの集計 ・総コスト/総個数/平均輸送コストの集計(Sum/Ave) ・輸送コスト/部品(割り算) →Windowレシピにて支社毎の集計が可能＋数式はFormulaで完了👏 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/392YcwMhIC
2023-08-31 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック53:ネットワークの可視化 ・NetworkXを利用したネットワーク可視化 ・Dataiku標準搭載のJupyter notebookにて実装 ・コードもPythonレシピとしてコンポーネント化 →データもコーディングしたテストだったため、コードで完了👍 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/dwYcyGoV95
2023-09-01 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック54:ネットワークへの頂点の追加 ・ノック53で作成したネットワークへの頂点追加 ・nodeDをコードで追加 →こちらも引き続きDataiku上のJupyter notebookで完結👋 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/i8vzPHd4AC
2023-09-02 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック55:ルートの重みづけの実施 ・ネットワーク情報の読込(pos) ・重み情報の読込(weight) ・上記csvを元にしたPythonコードの実装 →インプットとするデータセットを指定して、それを元にコード実装も勿論可能です(可視化込み)👌 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/FrrNRLDvzd
2023-09-03 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック56:輸送ルート情報の読込 ・どの倉庫(W1-3)からどの工場(F1-4)にどれだけの量を輸送しているかの表データ読込み ・可視化に向けたデータ加工 →前回迄はネットワーク可視化をコードで実装 →次回Dataiku上でノーコードで実装📊 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/MYK99v6Ffj
2023-09-04 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック57:輸送ルート情報のネットワーク可視化 ・倉庫・工場・輸送量(重み)データを利用 ・Chartコンポーネントにてネットワーク可視化 →前々回までコード実装してましたが、Dataikuのコンポーネントですぐに可視化できました👏 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/3ZUqxekDY0
2023-09-05 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック58:輸送コスト関数作成 ・最適化問題としての輸送コスト(目的関数)の最小化 ・輸送コストを計算する関数の作成 ・輸送量とコストを掛けて合計 →こちらノーコードでの集計もできますが、Pythonで実装しコンポーネント化します👌 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/krMPTTelF5
2023-09-06 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート> ノック59:制約条件の作成 ・供給量と需要量のデータを利用した制約条件の作成 ・供給限界内かつ需要量を満たしているかを確認 →次回、制約条件範囲内で輸送コストを最小化した際の配分とコスト結果を算出します🙌 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/oB0i6Xi8yy
2023-09-07 07:45:00
Fumihiko Kimura
@Fumihiko__K
【実践データ分析②】 <物流の最適ルート🔚> ノック60:輸送ルートを変更した関数の変化の確認 ・新輸送ルートの読込み ・総輸送コストの算出 ・制約条件を満たしているかを0,1で分析 ・データセットへの出力(補足) →コードとノーコードを融合/可視化しつつ無事完了🙌 #dataiku #機械学習 #AI pic.twitter.com/WLvync0UJt
2023-09-08 07:45:00