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20回 社内政治を乗り越えろ（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。 実はここまでで、…
第19回 ズルのできない予測精度の検証方法（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。 過学習を見抜くた…
第18回 ズルのできない予測精度の検証方法（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。 「精度100%の予測…
第17回 AI開発における適切な課題設定とは（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。 総負荷量とトレー…
第20回 社内政治を乗り越えろ（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。
実はここまでで、まだ道半ば
ここまで、皆さんは、データを整備し、分析や予測、AIの開発といったデータの活用の仕方を学んできました。本書の内容を活かせば「どこから手をつけていいかわからない」とか「何をしたらいいかわからない」と
データ分析結果は「大喜利のネタ」だと思え！？Tokyo Data Science Lab 2019-20イベントレポート
【好評につき、2020年1月21日にアンコールイベントを開催いたします。お申し込みは以下のページから】
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/)が市民データサイエンスを広めるために発信しているnoteです。
確実に流れが変化しているこの数年2019年12月6日、大崎ブライトコアホールにて、弊社
第19回 ズルのできない予測精度の検証方法（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。
過学習を見抜くためのフェアな評価方法過学習がなぜ問題になるかというと、今あるデータに対してもっとも予測値と実際の値のズレが小さくなるように計算した状態で、その計算に使ったデータにおける「予測値と実際の値のズレ」を評価しようとし
第18回 ズルのできない予測精度の検証方法（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。
「精度100%の予測」といわれたら、まず疑うべきこと適切な課題を設定できれば、予測モデルもAIも開発できるようになります。ここまでの具体化ができていれば、統計解析や機械学習の専門家でなくても、日本国内だけで100社以上あるとい
第17回 AI開発における適切な課題設定とは（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。
総負荷量とトレードオフになる安定性と有効性このように総負荷量という考え方を持って「どれだけの煩わしさを解決できるか」「もっと範囲を広げて考えられないか」というのはAIの課題設定を行う上で最初に検討すべき重要な視点です。しかし総
「世界で戦う拡張アナリティクス」をテーマに「Tokyo Data Science Lab 2019-20」を開催します！（2019年12月6日）
こんにちは。データビークル広報担当です！
昨年データビークルでは「Tokyo Data Science Lab 2018」と銘打ちはじめてのプライベートイベントを開催しました。おかげさまで多くの反響をいただき、データサイエンスに対する皆様の関心の深さを改めて認識いたしました。
そこで今年はさらに内容を充実させ会場も大きくして開催させていただくことになりました！
・イベントタイトル：Tokyo