1日に1700人が死に、600人が離婚している。2700人が生まれ、3550人が死んでいる……。日本という国で起こっていることをイラストにまとめてみました。
![【日本の生き死にの統計をイラスト化】にほんのいちにち | オモコロ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/fdf8aba8e76d5b40cbee3afa1737811b11038aab/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fomocoro.jp%2Fassets%2Fuploads%2FishigakiOGP1.jpg)
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は5つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている5つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析(k-meansなど) の5つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの5つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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人は無意識に痛みを避けて、快楽を求めます。だから、放っておくとどんどん、だらけて怠け者になっていく、、、これは仕方のないことなのです。 でも、そのままじゃちょっとマズい、、、ですよね。 私も以前は、おもいきり、「ぐうたら属性」でした。食べたら寝る、めんどくさいから明日でいいや、、と言い続けて結局やらない、忘れてしまうetc、、、。 いや~、、、ホントに酷かったと思います どもまでも、怠けていくので、さすがにヤバい!!と思った時期があり、ある時を境に意識をカチッと「やる気モード」に切り替えました そんな簡単にやる気になれるなら、だれも苦労しないよ!なんて声が聞こえてきそうですがそう言わずに、まずは試してみてください。 そこで今日は、ぐうたらなあなたを、今すぐ「やる気人間」にする方法についてお伝えします。 朝と夜を大切にする私たちが夜も自由に活動できるようになったのは、ここ100年くらいのこと
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか? 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています(同記事)。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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