失敗から学ぶ�データ分析グループの�チームマネジメント変遷 （デブサミ2016） #devsumiデブサミ2016 #devsumi で話させていただいた資料です。 http://event.shoeisha.jp/devsumi/20160218/session/1007/ Read less
アドネットワークのデータ解析チームを支える技術
PyConJP 2015にて発表 https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/61/Read less
【データ分析】『それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らない できる人のデータ・統計術』柏木吉基 : マインドマップ的読書感想文
それちょっと、数字で説明してくれる？と言われて困らない できる人のデータ・統計術 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の編集後記で触れたビジネススキル本。 本書の著者である柏木吉基さんは、元日産で、外国人役員に数々の企画や提案を通したという「意思決定」のプロフェッショナルです。 アマゾンの内容紹介から一部引用。ロジカルシンキングはできても数字が使えない、グラフ化などデータの整理はできてもロジカルな進め方や考え方ができないので、適切な結論にたどり着かないという方は多いです。 本書では、初めて「数字」と「ロジカルシンキング」を組合わせ、データ分析をする前に絶対必要となる考えの組み立て方を中心に紹介する本です。 なお、既にKindle版も用意されております！ Numbers And Finance / kenteegardin 【ポイント】■1.「データ整理」と「データ分析」の違い 「データ整
データドリブンな組織を作るときにまず行うこと 〜我が社よデータ分析色に染まれ〜 - ハウテレビジョンブログ
はじめに データ解析本部のn_maoです。 前回は高速集計ツールmコマンドのご紹介をしました。 前回のmコマンドの紹介の投稿 今回は趣向を変えて、社内に分析部隊をゼロから作り、データドリブンなサービス改善を実現するためにまず行うべきこと、意識することをまとめてみました。 これは実際にゼロから初めた私の経験に基づくものです。 １つのケーススタディとして読んでいただければと思います。 主張を大まかな流れに分類すると、 1. 分析環境を整える 2. 社員のデータに対する意識を高める 3. データ分析とサービス開発を結ぶ仕組みを作る 4. 小さな効果を体感してもらう 5. 現状を把握し、指標を作る という感じです。 以下で各トピックの詳細について触れていきます。 1. 分析環境を整える 分析のためのサーバーを用意する 当然のことですが、念のため。 データ分析や集計を行っていると、どうしてもメモリや
【連載第1回】ほとんどの分析はなぜ不毛に終わるのか、失敗の原因を見つめることから始めよう - 日経BigData
ヤフーのビッグデータ戦略を担当する安宅和人チーフストラテジーオフィサーは20年以上分析に関わってきた。ほとんどの分析が同じような理由のために失敗を繰り返しているという。 私はこれまで20年以上にわたり、様々な分析とともに生きてきた。その経験の中から言えることが1つある。それは、この世の中で日々生み出されている分析の大部分が、意味のある意思決定や変化を何も生み出さないということだ。世の中で生み出される分析のほとんどが、結果の視点から見るとダメ分析なのだ。 私自身が仕事を始めたころに行った分析も今振り返ればそうだったし、これまで接してきた事業分析やビッグデータ分析の多くもそうだった。 そこに費やされている労力、才能、コストを考えれば、あまりにも残念なことだ。この連載は失敗の原因を見つめることから始めたい。 では、ほとんどの分析はなぜダメ分析なのか？ 原因は大きく5つある。 （原因１）「何のため
おねえさんが、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + αで自宅の揺れを検知＆分析してみるよ① - ○○おねえさんのつぶやき
タイトル通り、センサー + Raspberry Pi + fluentd + Treasure Data + 様々なプロダクトを組み合わせて、自宅が揺れる原因を分析してみるお話です♪ 長丁場になりそうなので、これから数回に分けて綴っていこうと思います。 第1回の今回は、揺れ分析をはじめた理由、やりたいこと、システム構成についてお話します。 はじめた理由 実は・・自宅マンション周辺の大規模工事が終わった頃から、毎日ふとした時に自宅が揺れています！ 震度１～２くらいかな？と思ってYahoo!の地震情報を確認してみるのですが、地震は起きていません。 天井から吊してあるパネルも揺れるので、気のせいではないはずなのに。。 管理会社に問い合わせてみましたが、「よくわからないですねー」と素っ気ない返事しか返ってきません。 むむむっ、結構重要な問題だと思うんだけどー＞＜。 揺れの原因によっては引っ越しも考
元ヤフーのエンジニアに学ぶ！GrowthHackのためのログシステム設計［無料勉強会］ | エージェントが語るテック業界 - Levtech Time [レバテックタイム]
こんにちは！石川です。 最近「GrowthHackに興味がある」というエンジニアさんが多くいらっしゃいます。 エンジニア視点からだと、GrowthHackの基盤ともいえるログ解析とユーザ分析の能力は市場価値が高くなりそうですし、注目ですよね！ ですが「実際に経験してみないと分からない事が多そうで、なかなか足を踏み入れにくい」という方も多いのではないでしょうか。 そこで・・・ ヤフー株式会社でユーザ行動解析を担当されていた菊池さんに「アクセスログ可視化、ユーザ属性解析を行うためのシステム設計」をテーマにイベント登壇していただきます！ 同窓会GrowthHack！×データログ集計、解析！をテーマに事例をまじえお話します！ 16年ぶりの再会でも参加率6割の同窓会を開くには？Yahoo出身のエンジニアが語る、アクセスログ可視化、ユーザ属性解析を行うためのシステム設計のコツとは？ 2014/4/2
![元ヤフーのエンジニアに学ぶ！GrowthHackのためのログシステム設計［無料勉強会］ | エージェントが語るテック業界 - Levtech Time [レバテックタイム]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/575c1bd0a7afc49967bb5cb7f5321329febfbba7/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Flevtech-time.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2014%2F04%2Floghack1.jpg)
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
バンディットアルゴリズム入門と実践
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
懐かしの「y=ax+b」でアイスコーヒーの注文数を予測しよう 散布図、分析ツールで求める単回帰式
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
分析方法は「特性」と「変数」で変わる 精度が高いデータ解析を行うために重要な4つのS
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