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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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#統計

第19回 ズルのできない予測精度の検証方法(2)

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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)

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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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第8回 アウトカムを設定するコツ(2)

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第7回 アウトカムを設定するコツ(1)

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第6回 リサーチデザインの2つの要素

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第5回 継続的なデータ活用プロセスにおけるデータ整備の位置づけ

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第4回 抜け漏れ・異常値・表記の揺れにどう対処するか

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第3回 数値化と再分類でデータをもっとリッチに

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第2回 データ活用のための結合と集計

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。 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を満たせるためにどうすればよいかを考えていきます。結合を行なう際には次のような手順で考えていくとよいでしょう。 手順① 表をまたいでデータをつなげるための「キー」を確認 手順② つなげる前に「データを含む対象」にズレ

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