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...
データから新たな知見を得たい! という要望は、昔からあります。 仮説発見をするぞという、データマイニングがその現れでしょう。 従来のメインが「仮説検証型データ分析」で、それを進化さえたような感じを与えるようなモノでした。...