ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
【価格比較表あり】クラウドBIツール12選。「俺、今日からアナリストになるわ。」 | Boxilが運営するBtoBサービス・資料紹介メディア ボクシルマガジン！
はじめに インターネットが一般の企業も利用できるようになり、 今や情報は集めるものではなく処理するもの選び取るものになりました。 そこで登場したのがBI(Business Intelligence)ツール！ でもなぜBIツールはオンプレミスのままでこだわるのですか？ 情報を処理するのもブラウザ上のほうが効率がよいのでは？ ということで今回はBIツールのうちクラウド・SaaSを活用したものをまとめました！ BIツールの役割 そもそもBIツール=OLAPツールであると勘違いしている人はいませんか？ BIツールはこのあと説明するのでOLAPツールだけ説明します。 OLAPツールとは、限定されるデータ分析のパターンを夜間処理などで事前計算しておくことで、あたかも大容量データをスムーズにハンドリングしているように見せる技術です。 ではBIツールについて詳しく見ていきましょう。 BIツール
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
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