大阪で恵比寿に似てるのは梅田！ビッグデータで分かった東京・大阪の似てる街7組
土地勘のない都市への出張、旅行、一人暮らし…。どこへ遊びに行ったら、自分にぴったりの店が見つかるんだろう？ 街選びに迷ったり、なんとか調べようとしてみた経験はありませんか？ そんなとき、自分がよく知っている街と比較できる手掛かりがあったら便利ですよね！ ビッグデータを使って判断材料を提供する「かっこ株式会社」では、ビールの平均価格と駅周辺の店舗のジャンルなどをもとに「オシャレ指数」を算出し、お酒を飲みに行く際に使える「東京と大阪の似ている街調査」を実施しました。 ■生ビール中ジョッキの平均価格は東京541円、大阪499円 今回は、東京と大阪の「ぐるなび」に掲載されている店舗を対象に、まず生ビール中ジョッキの平均価格を算出。東京の平均価格だった541円と、大阪の平均価格だった499円を中心に、ビールの値段が高い街と安い街の散らばり具合を分析しました。 また、提供されている料理のジャンルやお店
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
ビッグデータでは「Don't be evil」は不十分
「Don't be evil.」（邪悪にならない）は米Googleが掲げる有名なスローガンだが、それだけでは足りない時代を迎えつつあると感じたので、この場を借りて共有したい。データサイエンティストを対象にした「Doing Good with Data」（データを使って良いことをしよう）という講演を聞き、ビッグデータ分析で得られるITの威力をこれまで以上に意識して利活用する必要があると改めて認識したのがきっかけだ。 2012年10月21～25日（現地時間）、米国ワシントンD.C.市内のホテルにてデータウエアハウスに関するカンファレンス「Teradata PARTNERS Conference ＆ Expo 2012」（以下、PARTNERS）が開催された（関連記事：基調講演でビッグデータからより多くの価値を引き出す手段をアピール）。このカンファレンスの特徴はユーザーグループが主体となって企画
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