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...

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...

最近喜ばしいことに、データが蓄積される機会が増えています。 しかし、データがある程度蓄積されたとき、次のような問いがなされる場合があります。 「このデータに対し、どのような分析をすればいいの？」 「どの分析手法で、何が解...

データ活用が上手くいかない原因として、何があると思いますか？ 江戸時代の剣豪・松浦静山の言葉に、「勝ちに不思議の勝ちあり、負けに不思議の負けなし」というのがあります。 データ分析・活用（データサイエンス実践）も偶然上手く...

世の中不思議なもので、確実な足元に転がっている幸福よりも、存在するかどうか分からぬ桃源郷を目指すケースが少なからずあります。 データ分析・活用（データサイエンス実践）の世界も同様です。 目の前に転がっている成果の出やすい...