デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
講義資料 – 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター
本ページで公開している講義スライドはすべてCC-BYです（〈参考資料〉は除く）． 編集可能なPowerPointファイル（無償, CC-BY）が必要な場合や，今後改訂したときに連絡が必要な場合は，下記までご連絡ください（PPTは100以上の大学等へ提供済みです． お気軽にどうぞ）． 連絡先：mds-lecture-slides@human.ait.kyushu-u.ac.jp （内田（センター長）・福冨（センター秘書）） スライド内容について間違いがあった場合も，上記連絡先にご連絡いただけると，大変に助かります．（修正の上，改訂版を随時アップロードいたします．） データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ（夏休み中の3日間での集中講義を予定．2023年度からは，高年次基幹教育科目「データサイエンス総論Ⅰ&Ⅱ」としても開講予定．なお，電気情報工学科「データサイエンス序論」とほぼ同一内容．無編集ですが講義動画
DoubRingへようこそ！
グローバル化が進み、多様性が尊重される世界において相互理解の重要性を強調しすぎることはありません。DoubRing によって、私たちがいかに他者のことをほんのわずかしか理解していないことが明らかになるでしょう。 だからといってそれは悪いことではなく、むしろ大きな前進です。「いかに理解していないかを知ること」は理解を深めるための第一歩だからです。 1. コミュニケーションは幻想である 私たちの日々の悩みのほとんどは何らかの形でのコミュニケーションギャップから来ているといっても良いでしょう。ここでの問題は、私たちが他人とのコミュニケーションが有効に機能していると思い込んでいることです。アイルランド生まれの劇作家ジョージ・バーナード・ショーは「コミュニケーションにおける最大かつ唯一の問題はそれが達成されているという幻想である」という言葉を残していますが、これはコミュニケーションの本質をついた言葉
指名検索が多いと得票数も多い説｜マーケティング・アナリスト/小川 貴史/(株）秤代表
（注）本noteは一切の政治的な主張を目的としておりません。マーケターまたはビジネスマンに「効果検証のデザイン」及び分析法を紹介するものです。 ※タイトル画像については私も大好きな超人気番組、水曜日のダウンダウンのタイトルコールを加工した方の動画素材を使用させて頂きました。https://www.youtube.com/watch?v=NlFjgVgI9O4 自己紹介と本note執筆目的「効果検証デザイナー」の小川貴史と申します。電通グループなどの広告会社やデジタルマーケティングコンサルのネットイヤーグループでインターネット広告、マス広告、UXデザイン、PR、データ分析など幅広く経験してきた知見を活かして、今はPR会社カーツメディアワークスでマーケティングコミュニケーション領域のコンサルティングを行っています。（効果検証デザイナーは個人作家活動の際の肩書きです） 日本のマーケティングの現場
【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門 - Qiita
この学習計画について更新しています。 データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】 誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~ 初心者が押さえておくべきSQLガイド データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】 データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】 ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】 データ分析に最低限押さえるべき10つのビジネスフレームワーク 「文学系の人はデータ分析に向いていますか」 「プログラミング経験がありませんが、データアナリストになれますか」 「データ分析を勉強するなら、RとPythonを勉強しなければならないですか」 などはよく聞かれる話で
Looker Studio Report Gallery
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エラーページ - ヤフー株式会社
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Pythonの可視化ツールはHoloViewsが標準になるかもしれない - Qiita
HoloViewsとは HoloViews は砕けた表現をすると、matplotlibやBokehなどの可視化ツールを使いやすくしたラッパです。 どのバックエンド(matplotlib, Bokehなど)を用いても統一されたコードかつ簡素な記述で可視化を実装することができます。 可視化にかかる学習コストは結構ばかにならないので、HoloViewsを使うことで「可視化のコードを書くことに時間を浪費するのではなく、本来のデータ分析などの業務に集中しましょう」といった感じのコンセプトのようです。 特にmatplotlibのシンタックスは難解なものが多いので、「もう少しシンプルにならないの？」と思っている方は多いのではないでしょうか。 バックエンド 下記の可視化ツールがバックエンドとして使えます。 matplotlib Bokeh Plotly(experimental) インストール conda
Home - マーケティングメトリックス研究所/MARKETING METRICS Lab. – コミュニケーションの最適化を考える。マーケティングメトリックス研究所
<\/i><\/span>","nextArrow":"<\/i><\/span>","responsive":[{"breakpoint":1024,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":768,"settings":{"slidesToShow":1}},{"breakpoint":480,"settings":{"slidesToShow":1}}]}'> 【文責】 松本 健太郎 事業企画室所属 マーケティングメトリックス研究所 主任研究員 球春到来！プロ野球がもうすぐ開幕しますね。 去年は37年ぶりに２年連続同じ順位で終わったセリーグですが、今年は我らが阪神タイガースは優勝することができるのか、今からソワソワしています。 悩む前に動く、ということでセイバーメトリクスを用いて我らが阪神タイガースが優勝する可能性を調べてみました。 セ
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もやし（@w_coast_0330）さん / X
国は何に、誰にカネを使っているのか 政府の全事業の予算をチェックするデータベースを作った人たちがいる