DX（デジタルトランスフォーメーション）だぁー！ ということで、データ活用が一部の特殊な人の世界の話から、多くの人に関係する話になってきました。 なぜならば、DXの前段階であるデジタライゼーション（Digitalizat...

それほどよく知らない人から、「この新ジャガで何か作って！」と言われたら、あなたは何を作るでしょうか？ 例えば…… ポテトサラダ 肉じゃが ジャーマンポテト ポトフ ポテトグラタン コロッケ カレー ……などなど、ジャガイ...

データを活用することで、モノゴトの打率を左右することができます。 例えば、受注確度を上げるなどの、成功確度を上げる、などです。 実際は、それだけではありません。 例えば、打率の低いことをコツコツやり続ける、高い打率を下げ...

データ分析といっても色々なものがありますし、分類の仕方も様々です。 明確に区別すべき2つのデータ分析があります。 それは…… 課題発見型データ分析 課題解決型データ分析 今回は、「課題発見型データ分析と課題解決型データ分...

特徴量エンジニアリング（feature engineering）は、私がデータ分析を始めた20数年前から非常に重要なものでした。 特徴量（feature）とは、数理モデルの説明変数Xを指します。 ドメイン（データ活用の現...

データアナリティクス（データ分析）には、幾つか種類があります。 以下の5つです。 Descriptive Analytics:記述的分析（過去から現在、どうだった） Diagnostic Analytics:診断的分析（...

ビジネスの現場で売上などの数値を予測することは多いでしょう。 例えば、予測モデルを構築し予測したり、例年踏襲型で数値を予測したりします。 例年踏襲型とは、昨年と同額もしくは昨対比10%UPみたいな感じの予測というものです...

データ分析では、よく数理統計学の手法が使われます。 その中で、比較的高頻度で登場するのが「相関分析」です。 2つの変量の間の関係性を見るものです。 今回は、「『相関』は曲がったことが大っ嫌い」というお話しをします。 相関...

データサイエンスは、データとドメイン（データ活用の現場）の間の橋であり、その橋を走る汽車のようなものです。 ドメイン（データ活用の現場）を覗いてみれば、そこには何かに困っている人がいます。 何かに困っている人が、何に困っ...

いざデータ活用を始めようと考えたとき、データ収集から始めることがあります。 そのとき、完璧にデータを集めようと考える人も少なくありません。 しかし、データ分析・活用（データサイエンス実践）をする前に想像する必要そうなデー...