質問: 現在、掘削機を操縦している時のデータの分析を業務で行っております。 掘削機の運転データ(速度、回転数、ガス圧等)から、掘削してる岩盤の強度を予測させるのが目的です。 ただし、この機械を操縦している人が早番遅番で変わり、操縦者によって運転データの傾向が変わってしまいます。 (午前中は相関が出ていた特徴量が、午後のデータでは相関が無くなっていたりする) 現場担当者の方の意見では「ベテランと若手だと相当腕に差がある」とのことで そういった、個人差を考慮したうえでデータ分析をする手法があれば教えてください! ※どう調べればいいのかもよくわからないため「こういうキーワードで調べるといいよ!」的なのも歓迎です!!
回答: stanを使った階層ベイズ推計がいいように思います。これであれば、各人共通のパラメータを推計した上で、各人の運転データの差異もうまくモデリングできる可能性があります。さらにいうと、stanはサンプリングによってパラメータを推計するので、データの件数が少なくても結構うまくいきます。(もちろん、データが多いほうがうまくいきやすくなるのですが...) 難点は、事前に理解しなければならないことが結構多いということです。最尤推定から始まり、ベイズ推計・MCMC・Stan(pystan)などなどです。一度、調べてみるといいかと思います。