データサイエンス入門講座

11
ノート

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...

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...

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、...

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...

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)

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...

第9回 解析単位を決めるための4つのルール

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...

第8回 アウトカムを設定するコツ(2)

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...

第4回 抜け漏れ・異常値・表記の揺れにどう対処するか

数値化や再分類を阻む「データの汚れ」 前節では日付やフリーワード、「あまりに細かすぎる区...

第3回 数値化と再分類でデータをもっとリッチに

活用できるデータの項目 前節では「顧客ごと」「レシート1行ごと」という粒度の異なる形式の...

第2回 データ活用のための結合と集計

データ活用のための結合作業 引き続き、スーパーマーケットのID-POSを題材にして、条件①を満...