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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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#データ分析

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)

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第17回 AI開発における適切な課題設定とは(2)

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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)

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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

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。 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開発の課題設定について考えてみましょう。予測モデルとは統計手法や機械学習手法を使って「とにかく正確に何かの値を予測してその結果を出力するもの」と述べました。一方AIについては「予測に基づき、最適な選択肢を提示する」ものと述べました。

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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

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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

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。 データ整備のサグラダファミリアここまで「業務のためのデータ」をどう「活用のためのデータ」に加工するかを詳しく説明してきました。複数の表を結合するためのキーを確認し、それぞれの表の中に含まれる対象のデータを確認し、最終的にどのような切り口で1行ずつにまとめるのかを決めて、それぞれの項目を数値化したり分類した

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