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/

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。

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「データ活用で新しいモビリティインフラへ」Mobility Technologies 川鍋一朗氏×西内啓対談 Vol.2

西内啓の対談シリーズ。「Mobility Technologies」川鍋一朗さんの第2回目です。タクシー業界というレガシーな世界でデジタルシフトを実現するMobility Technologies。データという大きなアドバンテージを活用して、今後は新しいモビリティインフラへ進化を遂げたいと決意を話します。 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。

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「経験と勘」のタクシー営業がデジタルにシフトした Mobility Technologies 川鍋一朗氏×西内啓対談 Vol.1

データビークルの西内啓がデータ活用で成果をあげている組織のキーパーソン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。今回は、タクシー配車アプリ『GO』を展開する株式会社Mobility Technologiesならびに日本交通株式会社 代表取締役会長を務める川鍋一朗さんにお話を聞きました。(全2回) 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

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「データ活用人材に必要なのは人への興味」北の達人 木下勝寿氏×西内啓対談 Vol.3

西内啓の対談シリーズ。「北の達人」木下勝寿さんの第3回目です。「Webが登場して以来、マーケティングの定義が変わった」と話す木下さん。これからのデータ活用人材は、人間への興味を持ち、人間の行動を思考できることが大切と言います。 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。 「人間への興味を持ち、人間の行動を考える」ことが大切 西内 経営やデータ活

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「ECはデータを使えば確実に勝てる」北の達人 木下勝寿氏×西内啓対談 Vol.1

データビークルの西内啓がデータ活用で成果をあげている組織のキーパーソン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。今回は、北海道を軸として自社ブランドの健康美容商品等をインターネット販売する「北の達人コーポレーション」代表取締役社長の木下勝寿さんにお話を聞きました。(全3回) 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。 データを計測する

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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。

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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ークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 ボス以外のポジションの役割 多くの日本企業において、もっとも人材が不足しがちなポジションはこのボスですが、それ以外のポジションの役割もデータ活用に欠くことができません。多くのボスはデータ活用以外にもさまざまな意志決定や関係各所の調整に追われますので、ボスの管轄する事業の「現場」を確認する相手が他に必要に

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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ークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 実はここまでで、まだ道半ば ここまで、皆さんは、データを整備し、分析や予測、AIの開発といったデータの活用の仕方を学んできました。本書の内容を活かせば「どこから手をつけていいかわからない」とか「何をしたらいいかわからない」という状態から抜け出る、最初の一歩を踏み出すことができるはずです。また、ナンセンス

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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ークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 過学習を見抜くためのフェアな評価方法過学習がなぜ問題になるかというと、今あるデータに対してもっとも予測値と実際の値のズレが小さくなるように計算した状態で、その計算に使ったデータにおける「予測値と実際の値のズレ」を評価しようとしていたからでした。本当に知りたいことは「いまあるデータにおけるズレ」ではなく、新

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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ークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。 「精度100%の予測」といわれたら、まず疑うべきこと適切な課題を設定できれば、予測モデルもAIも開発できるようになります。ここまでの具体化ができていれば、統計解析や機械学習の専門家でなくても、日本国内だけで100社以上あるという機械学習の開発を請け負う会社に依頼すれば、少なくとも何のアウトプットも出てこな

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