シティズンデータサイエンスラボ
マガジン
市民データサイエンスの現場を訪ねて
シティズンデータサイエンスラボ
- 30本
データビークルの最高製品責任者であり統計家の西内啓がデータ活用で成果をあげている企業・組織のキーパーソンの方とデータサイエンスの現実について語り合う対談シリーズ。
データサイエンス入門講座
シティズンデータサイエンスラボ
- 21本
データを活用してエビデンスに基づいた経営判断を行いたいと考えるすべての人に。「データでもっと儲ける方法 ～経営とマーケティングのためのアナリティクスデザイン～（著：西内啓／発行：翔泳社）」の全文を公開します。
記事一覧
第13回 予測モデルとAIの使い分け
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 正確な予測が価値…
第12回 洞察・予測・最適化〜AI開発で同様のところと違うところ
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 AI開発ではどうな…
第11回 何がその違いと関係しているのか〜基本的なデータ分析の読み方（2）
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 他の説明変数が絡…
第10回 何がその違いと関係しているのか〜基本的なデータ分析の読み方（1）
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 効率的な「違いの…
第13回 予測モデルとAIの使い分け
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。
正確な予測が価値を生むときまずリサーチデザインを応用して、予測モデルやAI開発の課題設定について考えてみましょう。予測モデルとは統計手法や機械学習手法を使って「とにかく正確に何かの値を予測してその結果を出力するもの」と述べまし
第12回 洞察・予測・最適化〜AI開発で同様のところと違うところ
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。
AI開発ではどうなのか前章ではアウトカムと解析単位というリサーチデザインの基本をもとに、「何に活かしていいかわからない」という状況で、どう考えればよいかということを説明してきました。
データ分析のような定量的な研究は、「何か
第11回 何がその違いと関係しているのか〜基本的なデータ分析の読み方（2）
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。
他の説明変数が絡んだ関係「p値」や「95%信頼区間」といったデータの見方を理解できれば「たまたまの差」に惑わされることはなくなります。それでもBIツールなどで描くグラフの多くは、１つの説明変数と１つのアウトカムの間の関係を２次
第10回 何がその違いと関係しているのか〜基本的なデータ分析の読み方（1）
シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。
効率的な「違いの見つけ方」アウトカムと解析単位が決まり、データから考え得る限りさまざまな解析単位ごとの説明変数を加工することができたら、いよいよ分析に入りましょう。
再述しますが、データ分析のような定量的な研究は、「何かと何