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用いて手軽にデータを活用すること。データ分析の世界をより身近にします。https://www.dtvcl.com/

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「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用いて手軽にデータを活用すること。データ分析の世界をより身近にします。https://www.dtvcl.com/

  • 市民データサイエンスの現場を訪ねて

    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

    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。

第9回 解析単位を決めるための４つのルール

シティズンデータサイエンスラボ

「データ分析の結果を社会に還元できる仕組みづくりを」日本経済新聞社 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.3

シティズンデータサイエンスラボ

「パッションを持って取り組んだら理解者が現れた」日本経済新聞 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.2

シティズンデータサイエンスラボ

「データから直情的・直線的に判断しても成果にはつながらない」日本経済新聞社 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.1

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第9回 解析単位を決めるための４つのルール

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。 解析単位を選ぶコツ 前節ではアウトカムを定義するためのコツを説明しましたが、ここでは解析単位について考えます。第１章のデータ整備のところで「活用のためのデータを何に対して１行ずつにするか」を述べましたが、これが「解析単位は何にするか」と考えることと同じことです。 データ整備の説明の時にはどのような切り口

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「データ分析の結果を社会に還元できる仕組みづくりを」日本経済新聞社 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.3

西内啓の対談シリーズ。日本経済新聞社の山内秀樹さんの第3回目です。データ分析の結果を社会に還元することを目標に掲げる山内さんは、近頃統計学への世間の関心の高まりを感じると言います。 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。 メディアだからこそ思想的なことが言いやすかった西内　日本経済新聞社さんの「強み」はどのようなところでしょうか？ 山内　わ

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「パッションを持って取り組んだら理解者が現れた」日本経済新聞 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.2

西内啓の対談シリーズ。日本経済新聞社の山内秀樹さんの第2回目です。パッションを持って取り組んだからこそ社内でデータ活用が認知されたという話から、データサイエンティストの育成・内製化の必要性まで、会話が広がります。 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。 パッションを持って取り組んだら理解者が現れた西内　解約を防止するために読者にメールを送信す

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「データから直情的・直線的に判断しても成果にはつながらない」日本経済新聞社 山内秀樹氏×西内啓対談 Vol.1

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。第三弾は日本経済新聞社に入社以来、「NIKKEI NET」の運営や「日経電子版」の創刊に携わってきた山内秀樹さん。山内さんのこれまでデータとの関わりと、メディアのビッグデータ活用について、お話を伺いました。 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:

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