data/README.md

📊 data ディレクトリ概要

data/ ディレクトリは、プロジェクトの心臓部とも言える重要なデータを管理します。各サブディレクトリは特定の目的を持ち、プロジェクトのデータフローを効率化します。

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📂 ディレクトリ構造

data/
├── models/
├── preprocessed/
├── raw/
└── results/

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📁 詳細説明

🧠 models/

目的: 学習済みモデルの保存と版管理

内容	説明
📄 .pth	PyTorchモデル
📄 .pd	TensorFlowモデル
📄 その他	scikit-learnモデルなど

➡️ 使用例:

model = torch.load('data/models/bert_classifier_v2.1.pth')

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🔧 preprocessed/

目的: 前処理済みデータの保存と再利用

内容	説明
📊 クリーニング済みCSV	整形されたデータセット
📝 トークン化テキスト	NLP用処理済みテキスト
📈 正規化データ	スケーリング済み数値データ

➡️ 使用例:

df = pd.read_csv('data/preprocessed/customer_data_2024Q1.csv')

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📦 raw/

目的: 元データの保管

内容	説明
📑 Excelファイル	クライアント提供データ
🌐 スクレイピングデータ	Web収集の生データ
📜 ログファイル	システムログなど

⚠️ 注意: このディレクトリは読み取り専用として扱い、データの整合性を保護すること。

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📊 results/

目的: 分析結果や出力データの保存と共有

内容	説明
📉 予測結果	モデルのアウトプット
📃 分析レポート	統計解析のサマリー
🖼️ グラフ・図表	可視化結果

➡️ 使用例:

plt.savefig('data/results/sales_forecast_2024Q2.png', dpi=300)

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🚨 注意事項

1. 🔒 管理方法:
   • data/ は基本的にGit管理外。
   • dataディレクトリからdata.zipファイルに圧縮しgoogledriveにて保管してください。
   • 大容量ファイルはGit LFSの使用を検討。

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💡 Tip: このディレクトリ構造を効果的に活用することで、データ管理の効率性が向上し、プロジェクトの再現性と品質が確保されます。