難しいことはAIに任せて、素人でもデータ分析できるのか？ ChatGPT4-oで検証！ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2024 春
世界の話題を牽引するAIチャット「ChatGPT」は、幅広いビジネス分野での活用が期待されている。Webビジネスを成功させるためには欠かせない業務のひとつであるデータ分析も、その例外ではない。 「Web担当者Forum ミーティング 2024 春」では、IT分野の記事執筆や講演、企業向け研修などを行っているAIコンサルタントのマスクド・アナライズ氏が登壇。本記事では「現実的なAIデータ分析」活用についての講演セッションの内容をレポートする。 データ分析とは？ Web担当者にはなぜ必要？データ分析は、データの収集、データの整理、パターンの発見や問題を特定し、その結果を経営の意思決定などに用いている。データ分析にはさまざまな手法はあるが、分析手法やツールを使いこなすには、数学の知識やプログラミング学習が必要だ。 難しいことは生成AIに任せて、自分でもデータ分析を行いたいと思っている担当者も多い
北海道データブック2023_経済 - 総合政策部知事室広報広聴課
北海道の生産活動により生み出された付加価値の規模を示す道内総生産（名目）は19兆7,256億円（2020年度）で、経済成長率（実質）は、2020年度はマイナス5.2%となっています。 参照：グラフ「北海道と全国の経済成長率（実質）の推移」 出典：北海道経済部「令和2年度（2020年度）道民経済計算」 道内総生産の産業別構成比は、第1次産業が4.0％（全国1.0％）、第2次産業が18.0％（全国25.8％）、第3次産業が77.2％（全国72.7％）となっており、全国に比べ第1次産業と第3次産業の割合が高く、第2次産業の割合は低いものとなってます。 第2次産業のうち製造業についてみると、9.9％（全国20.0％）で、全国の2分の1以下となっています。さらに、製造業を業種別に全国と比べると、食料品のウェイトが高く、電気機械やはん用・生産用・業務用機械、化学などのウェイトが低くなっています。 参照
2024年最新版：Pythonデータ解析ライブラリ総まとめ - 実践的ガイド - Qiita
はじめに Pythonのデータ解析エコシステムは日々進化を続けています。2024年現在、効率的なデータ処理、直感的な可視化、高度な機械学習の自動化など、様々な新しいツールが登場しています。本記事では、最新のPythonデータ解析ライブラリを紹介し、それぞれの特徴や使用例、実際のユースケース、そして導入方法まで詳しく解説します。 1. データ操作ライブラリ 1.1 Polars: 高速データ処理の新標準 Polarsは、Rustで実装された高速なデータ操作ライブラリです。pandasに似たAPIを持ちながら、大規模データセットでより高速に動作します。 特徴: 高速な処理速度 メモリ効率が良い pandasに似たAPI 使用例: import pandas as pd # サンプルデータを作成 data = { "age": [25, 32, 28, 35, 40, 50], "categor
統計検定®︎準１級は実務で役に立つのか？
タイトルの結論は、「役に立つ」です。 役に立つか立たないかの議論は一切せず、本記事では、如何に統計や数学が実社会で役に立つかを紹介します。 はじめに こんにちは。ZENKIGENデータサイエンスチーム所属の廣田です。原籍はオムロンソーシアルソリューションズ株式会社 技術創造センタですが、社外出向でZENKIGENに所属しており、数理最適化や機械学習を用いたデータの分析業務、それらの結果に基づいた顧客への提案をしております[1]。 出向先であるZENKIGENの同僚にも、原籍のオムロンの同僚にも、統計検定®の準1級や1級を持っている方がいて、私も負けじと準1級を受験しました。結果、統計検定®準1級に合格し、優秀成績賞までいただくことができました。 統計検定®合格証と優秀成績賞 試験対策を通じて、改めて統計学の考え方は有用と感じました。この手の検定試験は物事を体系的に学ぶきっかけになるため、私
統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，統計学（特に多変量解析）で多く出てくる行列演算の小技集を，線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します． 転置に関する公式 行列の転置とは，$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです．$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると，$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります．また，自明ですが，転置行列の転置は元の行列になります．すなわち，$(A^\top)^\top = A$です． 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は，転置行列の和です．つまり， が成り立ちます． 行列の積の転置 次に，行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては，以下の公式が成り立
はじめての「相関と因果とエビデンス」入門：“動機づけられた推論” に抗うために
人文系大学生〜学部卒の方々を念頭に置いた講演でのスライドです。Enjoy！ ＊書籍：林岳彦著『はじめての統計的因果推論』（岩波書店）の情報はこちら→ https://www.iwanami.co.jp/book/b639904.html
３兆円企業「シーイン」がブチ壊した世界のアパレル会社の常識…「デザインから生産完了まで３日」衝撃の製造プロセスはなぜ成り立つ？ | 集英社オンライン | ニュースを本気で噛み砕け
どのようにして、「シーイン」は3兆円企業に急成長したのか？この章の最後に、米国企業ではありませんが、3兆円を超える売上のほとんどを米国内で稼いでいる企業を取り上げたいと思います。 ファストファッションを手掛けるオンライン小売り大手シーイン（SHEIN／米国人の発音だとシェインに聞こえます）です。中国発の企業ですが、現在、本社をシンガポールに移しています。 2022年の売上高は290億ドル（日本円で3兆円以上）、純利益は10億ドル（同1000億円超）。ちなみに、ユニクロを展開するファーストリテイリングの売上は2兆7665億円、当期利益2962億円（2023年8月期）です。 米国内では、このシーインがいつ米国で上場するかに注目が集まっており、まもなく上場すると言われています。 シーインは3000万人近いインスタグラムのフォロワー（2023年7月時点で2945万人）を抱え、ティックトックやユーチ
Uber徹底研究 -MaaSを支えるデータサイエンス編-｜Tack
今回はUberが使用する高度な手法について紹介します。紹介するのは以下の5つですが、レコメンドに関しては次回に回します。今回からは少し専門的な内容になります。 ・需要予測 ・配車最適化 ・ダイナミックプライシング ・解約予測 ・レコメンド(ボリュームが多いので、次回説明) 本記事は連載4回目の投稿ですが、これまでの投稿は以下の通りです。 ・Uber徹底研究 -ビジネス概要編- ・Uber徹底研究 -UX改善編- ・Uber徹底研究 -ゲーミフィケーション・行動科学編- Uberのサービスは、まるで魔法を唱えてタクシーを召喚するかのように表現されますが、その魔法の裏にあるデータサイエンスを今回は紹介していきます。 ■需要予測昨今、様々な企業が需要予測を行っています。需要予測には、通常はいわゆる時系列モデル(ARIMA等)を活用した予測や、Xgboostやランダムフォレスト等の機械学習モデルを
【特別取材】「ストリーミングで日本の音楽市場はまだ伸びる」日本上陸したBelieveシルヴァン・ドランジェ氏が語る | Musicman
世界の音楽市場でDXを進めてきたBelieveが日本に上陸した。TuneCoreの親会社でもあるBelieveはフランスに本社を置き、パリのユーロネクストに上場している世界有数のデジタル音楽企業だ。年間1400億円 (8億8000万ユーロ) 以上の売上を持ち、国によっては世界的なメジャー企業に比肩、あるいはそれ以上の売上シェアを達成している。 アジア太平洋地域を統括するシルヴァン・ドランジェ氏にインタビューしたが、今や同社はアーティスト育成とデジタル・マーケティングの専門家へと変貌を遂げ、音楽産業の成長に欠かせない存在になりつつあるのが見えてきた。 （インタビュアー：Musicman編集長 榎本幹朗 取材日：2024年3月13日） シルヴァン・ドランジェ（Sylvain Delange） Believeアジア太平洋地区社長。フランス生まれ。2013年初めにBelieveに入社して以来、アジ
『因果推論』（金本拓：オーム社）は因果推論に留まらず現代的なマーケティング分析手法まで網羅したバイブル - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
因果推論: 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ 作者:金本 拓オーム社Amazon 著者の金本さんからご指名でご恵贈いただいたのが、こちらの『因果推論 ―基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ―』です。正直に白状しますと、因果推論とタイトルにつく技術書はここ数年でゴマンと出版されており、本書も紙冊子で頂戴したものの僕はあまり期待せずにページをめくり始めたのでした（ごめんなさい）。 ところが、ほんの数ページめくっただけでその内容に僕は仰天しました。グラフィカルで実務家にとっての分かりやすさを重視した因果推論の解説と実践にとどまらず、現代的なマーケティング分析では必須の種々の手法についてまで懇切丁寧に解説とPythonによる実践例が付された本書は、文字通り「マーケティング分析実務家にとってのバイブル」になり得る素晴らしい一冊だと直感し
大学で読んだ情報科学関連の教科書 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
先日、博士（情報学）になりました。学部と大学院をあわせた 9 年間で読んだ情報科学関連の教科書・専門書を思い出を振り返りつつここにまとめます。私は授業はあまり聞かずに独学するタイプだったので、ここに挙げた書籍を通読すれば、大学に通わなくてもおおよそ情報学博士ほどの知識は身につくものと思われます。ただし、特に大学院で重要となる論文を読み書きすることについては本稿には含めておりません。それらについては論文読みの日課についてや論文の書き方などを参考にしてください。 joisino.hatenablog.com 凡例：（半端）とは、数章だけ読んだ場合か、最後まで読んだものの理解が浅く、今となっては薄ぼんやりとしか覚えていないことを指します。☆は特におすすめなことを表します。 学部一年 寺田 文行『線形代数 増訂版』 黒田 成俊『微分積分』 河野 敬雄『確率概論』 東京大学教養学部統計学教室『統計学
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