シティズンデータサイエンスラボ

「データサイエンスをみんなの手に。」を目標に掲げるデータビークルのオウンドメディア。「シティズンデータサイエンス」とは、統計学の専門家ではない一般の人々が、ツールを活用して手軽にデータを活用すること。豊富な実践事例や読み物で、データ分析の世界をより身近なものにします。

第14回 何をデータで予測させるべきか(1)

何の予測モデルを作るべきか 予測モデルとAIの使い分けが理解できたら、それぞれについて「何を予測させるべきか」を考えてみましょう。予測モデルの価値とは(人間以上に)...

「メーカーや卸売業も一体となったデータ活用で付加価値をあげていく」トライアルカンパニー 西川晋二氏×西内啓対談 Vol.2

西内啓の対談シリーズ。トライアルカンパニー 西川晋二さんの第2回目です。西川さんは小売業におけるデータ活用について、小売業だけでは限界があるので、メーカーや卸売業...

「数字で物ごとを判断しようというDNAがトライアルにはある」トライアルカンパニー 西川晋二氏×西内啓対談 Vol.1

データビークルの西内啓がデータ活用で成果をあげている組織のキーパーソン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。今回は九州エリアを中心に「スーパーセ...

第13回 予測モデルとAIの使い分け

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「...

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

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...

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)

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...