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データサイエンス入門講座

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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:… もっと読む
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記事一覧

第21回 社内政治を乗り越えろ(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…

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…

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…

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…

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…

第16回 AI開発における適切な課題設定とは(1)

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第15回 何をデータで予測させるべきか(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。 前回の記事はこちら 1.05倍の予測精度の向上価値なぜ「感覚的に1.05倍」か、という点について説明しておきましょう。おおむね現在行っている経験や勘による意思決定から、短期間でデータを活用して改善できる予測の精度についての私たちの経験的な改善余地ですが、ただの経験則というだけではありません。MITスロー

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第14回 何をデータで予測させるべきか(1)

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第13回 予測モデルとAIの使い分け

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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

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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)

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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…

第9回 解析単位を決めるための4つのルール

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第8回 アウトカムを設定するコツ(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。 そのアウトカムでズルはできるか前回示したように、まずは利益に直結するか、ということを考えて通貨の単位で記録されているデータ、日常的に大きなコストがかかっているデータに着目すればアウトカムの目星がつけられます。 ただ「長期的に確実に」ついては難しいところです。それがわかれば苦労しないよと思われる方もいるか

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