データ活用で重要なのは、続けることです。 打ち上げ花火のような一発ドカンと何かをするのではなく、地味に続けることが重要です。 打ち上げ花火よりも、線香花火に近いかもしれません。 今回は、「データドリブンとは『データ用いた...

取り急ぎExcelをデータ分析ツールにして、分析しまくろう！ ということで、前回は「Excel 分析ツール」などを紹介しました。 紹介しただけで、使い方はまだ説明していませんでした。 今回は、Excel 分析ツールを使っ...

多くの企業にあるデータの１つが、販売系のデータだと思います。 売上を計上する上で、必ず必要になるため、何らかの形で必ず社内にあるはずです。 ただ、その販売系のデータが、分析という観点で、綺麗な形になっているかどうかは別問...

似たような数理モデルはたくさんあります。 その中から、数理モデルを適切に選択し、モデル構築する必要があります。 そのようなことを自動化したのが、自動機械学習（Automated Machine Learning）というも...

ジョン・スチュアート・ミルの著書『論理学体系』の中に、因果関係の問題を解明するための5つの方法論があります。 その中で、簡単で知っていて損のないのが、「一致法」と「差異法」です。 現代のデータ分析だけでなく、ビジネス上の...

「ＡＩとカラー化した写真でよみがえる戦前・戦争」 (光文社新書、2020/7/15）という書籍が出版されました。 AI技術でモノクロ写真をカラー化し、そのカラー化を、その時代を知る人の記憶などを手掛かりに修正する、という...

データ活用が進む中、ダイナミックプライシングの動きが、活発化しています。 ダイナミックプライシングとは、需要と供給のバランスを考え、動的に価格を設定することです。 航空機のチケットなどが有名です。 実際は、最終的に手作業...

データ分析・活用（データサイエンス実践）をするとき、「お困りごと」から始めるのが正攻法です。 誰の「お困りごと」かといえば、それはデータ活用をする現場の「お困りごと」です。 しかしながら、データ分析者やデータサイエンティ...