コンペ出題検討

[matsuken92]

1. データ入手
2. 基礎データ分析 　- テーブル構成、テーブル間紐付き確認 　- データの分布 　- データの意味 　- データのボリューム 　- データの公開可能範囲の確認（サニタイズの度合いなど検討）
3. 問題作成 　- 予測対象の選定 　- 評価指標の選定 　- コンペの目標決定（リクルーティング、ソリューションの業務活用、マーケティングなど。 　　ソリューション活用の場合は意味のある問題であるかが重要、などコンペ設計に影響する）
4. コンペデータの抽出 　- コンペに使うデータの抽出（期間、対象データ、対象IDなどの選定） 　- データクレンジング（リークしないように、も気をつけて確認）指標の選定 　- 分割方式検討（Train/ Test, Public/Private）
5. テストプレイ 　- 社内メンバーでテストプレイを実施。リークや問題に無理がないか、などを確認。
6. その他最終確認 　- 開催期間の決定（２〜３ヶ月がおおい） 　- 通常コンペ、Kernelコンペ、2stageコンペ 　- 賞金額の決定 　- 日本語データの扱い（英語化するか、ドキュメントを添付するか、などリクルートコンペが参考になるかも） 　- データの解説ページの内容作成 　　　　参考1: https://www.kaggle.com/c/ieee-fraud-detection 　　　　参考2: https://www.kaggle.com/c/ieee-fraud-detection/discussion/101203 　- 外部データ利用可否の決定 　- 特別賞の設定要否（スコア以外に何か表彰したいものがあるか検討） 　- Team人数のmaxの決定（通常max 5名だが、少なく設定もできる） 　- 1日何submitを許すか（多くの場合5 submit/day、たまに2 submit/dayもある） 　- 表彰式をやるか（メルカリの例：https://tech.mercari.com/entry/2018/11/14/172509）