Webマーケティング・運用型広告のターゲティングやペルソナの参考になる統計資料サイトまとめ｜アナグラム株式会社
私たちマーケティング活動に従事する者は、しばしば過去の統計やデータを根拠にして施策を実施すること、クライアントに提案をすることがあります。アナグラムに所属する現場のマーケターはどんなサイトを見ているのか？ということを本記事で紹介します。 ※2016年3月15日追記 統計：経済・産業・法人系の項目に「出店戦略情報局」を追加しました マーケターにとっては、統計が仮説立ての一助になれば十分 統計とは、「（人・物・出来事の）ある集団について、その特性を数量的に測って得られる数値」です。統計資料を作ることを仕事にしている方は、それこそ信頼性・妥当性があり有意で100%に限りなく近しい正確なデータの収集・整理・開示が求められます。 一方で我々のようないわゆるマーケター、統計資料を使う・利用する側の人間はそれが意思決定の一助になればいいので、必ずしも100%正確な数字を把握し取り扱う必要はないでしょう。
2.3 区間推定／信頼区間
←前へ | もくじ | 次へ→ 母集団から標本を取り出して計算した標本平均は、母平均の推定値として使うことができます。しかし、それは母平均にぴったり一致しているわけではありません。あくまでも推定値です。サンプルサイズが小さければ、標本平均と母平均が離れている可能性が高くなりそうですし、逆に、サンプルサイズが大きければ、標本平均と母平均とが近くなるような気がします。 そこで、母平均を、ある幅を持って推定しようということを考えます。これを「区間推定」と呼びます。「標本から推定すると、母平均はこの値からこの値までの間にはいるのではないか」という形で推定をおこなうのです。 区間推定の考え方 区間推定の考え方を説明していきましょう。 まずポテトの母集団の分布を考えます。この分布が「正規分布」にしたがっているとします。正規分布というのは、下の図のように平均を山の中心として左右になめらかに広がった「つり
2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
5ヶ月前に書いた記事がだいぶ陳腐化してきた*1気がするので、それ以降出版された書籍や、他にも学術的知識を得るだけでなく「データサイエンティストとして働く上で必要なスキル」について書かれた書籍などを加えて、「2013年秋版」の10冊をチョイスしてみました。 これはあくまでも「データサイエンティストを目指す上で必要な素地が既にある程度備わっている人」向けのスタートアップとしての10冊です。実際にはこの10冊では知識が足りなくなる場面の方が多いので、その場合は適宜発展的な書籍に当たってどんどん独習していくことをお薦めします。逆に、本当にゼロからスタートする初学者の人にはこれでもかなり辛いかもなので、今回は見なかったことにしてください、ということで。。。 そうそう、相変わらずですが僕個人はアフィリエイトやってないので、こちらのリンクから書籍を購入されても儲かるのは僕ではなくはてなです（笑）。 （※
R言語で学ぶマーケティング分析 競争ポジショニング戦略
5. 自己紹介 ◆ 統計解析やデータマイニングをビジネスに適用 ◆ 里 洋平（@yokkuns） ◆ 元Webエンジニアのデータサイエンティスト ・今は主にマーケティング周りを見てる ・時系列解析とか異常検知とか最適化とか ・いろんなモデルの構築 ◆ Tokyo.Rの主催者 2013年6月1日土曜日
Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)
質的変数（順序尺度）に有用なポリコリック相関係数を紹介しています。 また、ポリコリック相関係数を使った因子分析の方法も説明しています。
実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 － ＠IT
Rは統計解析のブッシュナイフだ 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（1） オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しよう！
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