🤖コロナのコールセンター相談件数をNo Codeで予測する

最近AutoMLが流行っていますね〜！（自分の中だけかもしれませんが笑）


東京都がオープンデータとしてデータを提供しているので、また猛威をふるっているコロナ関連の分析をDataRobotさんのAutoMLを使ってしてみたいと思います。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/3be8b24b-0bfb-b1d2-5274-c67bac2c82dd.png)


## 準備
### [DataRobotのトライアルアカウント作成](https://www.datarobot.com/jp/lp/trial/)


### 東京都 オープンデータカタログサイトでデータセット取得

ちゃんと利用しやすいようなデータセットが提供されていることにびっくりしました！日本すごい！！
[東京都 新型コロナコールセンター相談件数](https://catalog.data.metro.tokyo.lg.jp/dataset/t000010d0000000071)のCSVをダウンロード
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/a9e93192-a6a5-c195-7448-28d321218874.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/db9ec90a-fcb4-44bc-ed42-f32095278524.png)



## Data Robotで予測する

### データを整える
[ここ](https://app2.datarobot.com/new)にアクセスして先ほどのCSVファイルをアップロード！
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/691413c9-cc46-d043-9156-bb25fac168c0.png)

しばらくするとデータが読み込まれこのような表示になります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/95db1fad-bef0-705b-f92f-82aa3b7ae65f.png)

下にスクロールして、データセットを見てみましょう。
欠損値がない、良いデータセットですね！

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/750b87cf-eb73-62a9-e755-78393c07980d.png)


### モデルの選定
今回は相談件数を予測したいので、ターゲット名のところに **「相談件数」**と入力します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/3fcd6cf3-d858-ff23-2b42-6a936c604f99.png)

今回は時系列を扱うデータセットなので、時間認識モデルを選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/8f5b75c6-8e07-cd9b-bb71-1bef161caca3.png)

主時間を表す特徴量は `年_月_日` なので選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/ba99fecd-ce79-5836-3b56-5ea0300f9b31.png)


時系列モデリングと時間外検定(OTV)が本来は選択できるようですが、トライアルでは時間外検定しか選べないみたいなので、そちらを選択してスタート！


### 学習
こんな感じで学習が進んでいきます。きちんと測ったわけではないですが、体感３〜5分ぐらいで学習が終わります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/32ebc236-1ce7-436e-f0f4-41cc0311cd5a.png)


### 評価
モデルを選択すると、いろいろなモデルで学習した結果が一覧になっています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/5acb6475-4f2c-d145-969a-04f2c6c3f0a5.png)

時系列データの場合評価のスコアが出るものと出ないものがあるようです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/2ebec077-6172-5b19-1b14-0fbd961878b2.png)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/6100ec94-64bb-0339-7ff8-71ebbcd38ef5.png)

### 予測
スコアがないので、よくわかりませんが、**デプロイ推奨されている**`RandomForest Regressor` でデータの予測を行ってみましょう。

モデルを選択すると、ブループリントが表示されます。予測を選択します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/41cce593-1700-55dd-3298-f598a107c2bd.png)

予測するためには未来の日付を入れたCSVをアップロードすればいいのかなと思い、先ほどダウンロードした東京都のデータセットを開いて、日付と曜日と相談件数を調整して、データを作り直します。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/dd61aab9-1ed0-f461-d9af-27b1a9147d5d.png)

CSVとして、保存してアップロードします。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/d85f880b-6c49-3357-82e2-dbb26b2d91f2.png)

そうすると予測が始まり、しばらくすると予測結果がダウンロードできるようになります。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/b1643834-4bda-2260-3cb3-0b2488774ccf.png)

ダウンロードしてみると、row_idとPredictionが書かれたCSVができていました。
日付のCSVと横並びにして、予測値をみてみましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/6ca31ef3-934b-3ef0-bc22-776a79664db5.png)

データセットの最後の方の日付を見てみると、900前後で推移しているので、外れ値ではない大体あってそうな値になっています。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/dff63647-b4b4-61ac-bd2b-0e22edd5ebd7.png)

7/8以降の東京のデータセットが更新され次第、またデータを見て、予測値がどのぐらい正確なのか予測してみたいと思います。

### 2020/07/11 10:02 追記

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/82779/70eb43a0-28ac-b0b2-996c-7a8bb5704a01.png)

予測した部分のデータが出てましたが、実測値は
7/8 => 912
7/9 => 1174となり

予測
7/8 => 961
7/9 => 958
との誤差が明らかになりました！

ここ最近の東京の感染者数が過去最大となったり、マスメディアが不安を再び煽り始めたのでそれが原因で7/9が伸びているのかもしれません。



## まとめ

DataRobotを使えば、MLの知識があまりなくてもデータサイエンティスト的なことができることがわかりました！

当たり前かもしれませんが、データの品質評価もしていたりしてかなりすごいな〜と思いました。(MLではデータの前処理が大事)

また機会があれば、仕事で利用してみたいと思いました！