データサイエンス領域
データサイエンス領域のタスクを示すもの。

【チューニング】データ分析設計にて定めた検証手法により、モデルパフォーマンスの検証を行い、必要に応じて説明変数の選択やパラメータのチューニングを行う（データ解析タスクの再実施）
【モデル理解】モデルの構造から入力と出力の関係性を理解する（各説明変数の寄与度確認や、モデル式に対する業務的解釈など）
【モデル選定】複数の採用候補モデルに対する最終なパフォーマンス評価を行い、業務要件やモデル要件も考慮の上、最終モデルを選定する