# 📊 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

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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**:
```python
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**:
```python
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**:
```python
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。