探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
Web来訪者の行動を可視化する2つの方法
コラムカテゴリー ご報告／ご連絡(34)アクセス解析（技術系）(6)ツール／技術動向(77)ビジネス／戦略論(46)メールマーケティング(4)リードナーチャリング関連(64)体験設計(7)定義／サイトKPI／行動解析(115)意見／考え方(79)海外マーケティング動向(15)組織／体制論(18)言葉／用語(2)訪問先／マーケ論(137) 執筆者 上島千鶴 CEO / Strategic Consultantニコライ Technical Engineerアンリ Marketing Consultantピーター Communication PlannerNexal広報 PR 「うちのWebサイトを閲覧している人はどんな人だろう？」と思ったことはありませんか？また、誰が、どこのページを、どれくらいの時間や頻度で閲覧しているのかなどがわかったら、マーケティングや営業活動に有益な情報になると考えてい
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