単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
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おしゃれStatistics - 一成の統計塾
統計学の勉強会です。勉強する機会の少ない統計学ですが、皆さん活発に議論できる場として活用しましょう！初心者も大歓迎ですので、皆さんお気軽にご参加下さい。SAS、R、SPSS、JMPやその他のソフトで解析していらっしゃる方や、日々BIツールなどでデータとにらめっこしていらっしゃる方々も是非！！実際にまだ解析はしていないけど、統計には興味があったり分析する必要性を感じられている方も良いかと思います！ Googleグループ：おしゃれStatistics 勉強会の告知やレポートを行います。お気軽にご登録下さい。 略称：おしゃスタ Twitterハッシュタグ：#oshasta 一応、洋書『Statistics』を中心に進めます。 ですが読む事が必須ではなく、私が読んだ内容を少し発表しその後は皆で意見交換という形にしようと思っています。 特に日頃統計に関して分からないことをバンバン質問し欲しいと思って
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