実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
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
「ピケティ格差解説」TV番組に出たら、出演者がみんな「所得トップ１％に入る年収」だった | 高橋洋一「ニュースの深層」 | 現代ビジネス [講談社]
トップ1%に入る年収はいくらか？ 先週土曜日（21日）、面白い体験をした。その日は、たまたま2件、テレビとラジオの出演があった。ともに、格差問題で、ピケティ本に関する話だった。筆者が、ピケティ本の解説本（『【図解】ピケティ入門 たった21枚の図で『21世紀の資本』は読める! 』http://www.amazon.co.jp/dp/4860637402/）を書いているから、お呼びがあったのだろう。 テレビはＢＳ朝日『Live Nippon』（18：54～20：52）でテーマは「景気回復は本当か？格差問題は？」、ラジオはJ-WAVE『Prime Facto』(21:00-24:00)でテーマは「もしアイドルがピケティを読んだら？」だった。 ＢＳ朝日では、最近の格差拡大を意味する以下の図がでてきた。 これをベースにして、トップ１％の人のシェアが最近拡大しているという話だ。実は、ピケティ本の各国の
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グーグル社が人材採用で学歴･成績を無視する、科学的な根拠とは
Google、インテル、SAPを始め、各社がマインドフルネスとEI（エモーショナルインテリジェンス）のトレーニングを開始し、大きな人気を博している。
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
専業主婦率と母親の虐待率の相関
児童虐待が社会問題化していますが，虐待の加害者の多くは母親です。2012年度間の児童相談所が対応した虐待相談件数でみると，総数66,701件のうち，加害者が実母であるケースは38,224件となっています。率にすると57.3％です（厚労省『福祉行政報告例』）。 http://www.mhlw.go.jp/toukei/list/38-1.html 子どもと接する時間が長いのは母親ですから，当然といえばそうですが，今回は，母親による虐待発生率が環境条件によってどう変わるかを明らかにしてみましょう。 上記の厚労省資料から，加害者が実母である虐待相談件数を県別に知ることができます。大都市の東京でみると，2012年中の件数は2,452件です。同年10月時点の子ども人口（20歳未満）は202万人。よって，子ども人口1万人あたりの件数は12.1件となります。この値を，母親による虐待発生率をみなしましょう
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
どんなデータでも(※)線形分離可能にしてしまう技術，Vanishing Component Analysis(ICML 2013)を紹介してきました - a lonely miner
急に蒸し暑くなってきましたね．でぶちんなのでけっこうこたえます．タイトルはちょっと釣り気味．ビビっと来た方は是非論文に目を通してみてください:) 例によって，仲間内でやっている小さな勉強会で論文紹介をしてきましたので，そのご紹介です．ぼくの専門というか興味の中心は自然言語処理なので，ふだんはそっち方面を追っているのですが，勉強会では機械学習方面を中心にいろいろ読んでみてます． 今回は岡野原さんのこのツイートで興味を持った以下の論文を読ませていただきました．名前もかっこいい．ヴァニッシングコンポーネントアナリシス！ ICML2013のbestpaper。データ中の集合（例えば画像中の8の字など）が0になるような生成多項式を求める（=集合のコンパクトな表現）効率的なアルゴリズムを提案し教師有学習時の特徴生成などに使える。すごい http://t.co/DedSoyLaJR — 岡野原 大輔 (
櫻田潤 | インフォグラフィック・エディター
ビジュアルの力で世界を丸くする。 地球の形状が「丸い」のは、そこで暮らす僕たちにひとつの「ビジョン」を指し示しています。地球の形と同じように、世界で起こっていることのすべてが丸く収まっていれば良いのですが、現実は違います。 大小いろいろな規模の摩擦がいたるところに発生し、繰り返されます。その解決に必要なのは、お互いの「考え」や「価値観」「立場」、「状況」「状態」を示し、認め合うことです。そのために、「ビジュアル」の力を活用していきます。
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