ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
総務省「社会人のためのデータサイエンス演習」リニューアル開講 無料で学べる
総務省は10月4日、無料のオンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」をリニューアルして開講した。AI技術などの最新動向を踏まえ、一部を改訂した。開講期間は12月13日まで。 2016年の開講からのべ5万7000人が受講した講座。データサイエンスに携わる専門家や大学教授が、データサイエンスを基礎から教える。 MOOC講座プラットフォーム「gacco」で、1回10分程度の講座を5～7回で提供。さらに、補講・演習（10分程度×11回）もある。 リニューアルで最新トピックスを追加したほか、仮説検定や統計解析ソフトを使ったデータ分析方法を紹介するなど、内容を一部刷新した。 登録すれば誰でも無料で受講できる。受講登録は12月5日まで。 関連記事 総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート 総務省が「誰でも使える統計オープンデータ」を開講。統計オープンデータを活用したデ
データサイエンス教育用の講義資料1000ページ、教員向けに無償公開 NVIDIAと滋賀大が連携
NVIDIAと滋賀大学は9月8日、データサイエンス教育用の講義資料「DLI データサイエンス教育キット」の日本語版の無償提供を始めた。同資料はNVIDIAのデジタルスキル育成プログラム「Deep Learning Institute」（DLI）の講義資料で、滋賀大学が日本語に翻訳したもの。教育機関の教員向けに提供する。利用にはNVIDIAの開発者アカウントが必要。 講義資料では「データサイエンスとRAPIDSの入門」「データ収集と前処理（ETL）」「データセットにおけるデータ倫理とバイアス」「データ統合と分析」「データビジュアライゼーション」「Hadoop、Hive、SparkとHBaseによるスケールと分散コンピューティング」「機械学習（分類）」「機械学習（クラスタリング、次元削減）」「ニューラルネットワーク」などの分野を取り上げる。 資料の元になった「DLI データサイエンス教育キット
総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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総務省「誰でも使える統計オープンデータ」無料オンライン講座スタート
総務省は1月11日、データサイエンスのオンライン講座「誰でも使える統計オープンデータ」を、MOOC講座プラットフォーム「gacco」で開講した。社会人・大学生に、統計オープンデータを活用したデータ分析の手法を解説する講座で、3月7日まで受講できる。 週約3時間×4週間の内容。政府統計の総合窓口「e-Stat」、総務省と統計センターが提供する統計GIS、API機能などを使い、データ分析の手法を学べる。 講師は「統計学が最強の学問である」の著書で知られる統計家の西内啓氏や、総務省統計局の担当者など。 2017年6月に初開講して以来、断続的に開講し、のべ約2万8000人が受講した講座。 関連記事 政府が「ワクチン接種状況ダッシュボード」公開 性別や都道府県別に可視化 政府が、全国の新型コロナワクチンの接種状況を一覧にまとめた「ワクチン接種状況ダッシュボード」を公開。統計情報をまとめたCSVやJS
統計検定1級(2021)を受験した話（統計数理の試験対策・勉強編） - 統計応用合格君’s diary
この記事は何？ タイトルの通り、2021年の統計検定1級試験を受験し統計数理に合格してきたので、記憶が鮮明なうちに勉強してきた内容をメモしておこうと思います。ちなみに、統計検定は私にとって今回が（級によらず）初めての受験でした。 対策・勉強した内容以外の、当日の受験体験記は以前に公開していますので、そちらもご興味あればぜひ併せてご覧ください。 taro-masuda.hatenablog.com 免責 あくまで個人的な方法論であるため、本記事の情報が必ずしも今後の試験においてそのまま有効であるとは限りませんのでご注意ください。損失等をこうむられた場合であっても、筆者は一切の責任を負いかねます。 TL;DR 久保川先生の教科書『現代数理統計学の基礎』の2~8章の章末問題(（＊）印は飛ばす) + 統計数理は過去問を仕上げました。過去問は1ヶ月以上前からやるのがお勧めです。 現代数理統計学の基礎
全国民に配るべき！総務省が示した「データ入力の統一ルール」｜Excel医ブログ
2020年12月、総務省より 【機械判読可能なデータの表記方法の統一ルール】が策定されました。 統計表における機械判読可能なデータの表記方法の統一ルールの策定 https://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01toukatsu01_02000186.html 2020年11月に河野太郎 行政改革担当大臣のツイートが話題となりました。 その後正式に統一ルールが公開された形です。 各省庁がネット上で公開する統計を機械判読可能にするために、データの表記方法を統一させます。「政府統計の総合窓口（e-Stat）」で本日から１２月１日までの間、表記方法案に関する意見照会を行います。研究者をはじめ、皆様のご意見をお待ちしています。https://t.co/h07tCTDazc — 河野太郎 (@konotarogomame) November 25, 2020
『データ分析のための統計学入門』PDFが無料公開 データサイエンティストたちが執筆 | Ledge.ai
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無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
意味がわからないハイプ・サイクルのキーワードたち | LeGrand
・はじめに こんにちは。ルグランCTOの佐藤です。この記事がはじめての記事になります。今後もホットなマーケティングテクノロジーの記事を書いてまいります！ぜひご愛顧ください。 つい先日、日本版ハイプ・サイクルの2018年版が発表されました。 プレスリリース ガートナー社によりほぼ毎年発表されているこの資料、テクノロジートレンドを理解するための基礎資料として年々注目が高まっているようです。リリースをうけて人工知能やブロックチェーンなどの注目技術がピークアウトしたという報道がいくつか目に付きます。 しかし、私としてはリリース中にある「代表的な40のキーワード」の中に、ほぼ初見の単語がいくつか含まれていることが気になります。ブロックチェーンがピークアウトの記事を書いている記者には馴染みのある単語なのだろうか。。などと考えてしまいます。仮になんとなく雰囲気的に意味がわかるとしても、その正確な内容が間
新米データサイエンティスト、研修プログラムを考える。 - Qiita
こんにちは、教育業界に就職した新卒1年目のデータサイエンティストです。 新卒研修ということで自分でコンテンツを探してプログラムを組み立てる機会をいただきました！ そこで、折角なので進捗状況や学んだこと等、以後の振り返りのためにポストしていこうと思います。 今回は、自分のスキル状況、目標、具体的なコンテンツについて書いていきます。 現在のスキル SQLのSELECT文の基本的な部分が書ける pythonがほんの少し書ける（関数の実装くらいまで） Tableauが使える（Tableau アカデミックプログラムを利用していました） ご覧の通り、一般にデータサイエンティストとして必要なスキルがほぼありません... 本当に0からのスタート、何から始めれば良いのか... 目標 目標を立てる上で、こちらの記事を参考にさせていただきました。 データサイエンティストに必要なスキル要件 上記事によると、データ
【 事例紹介 】業界別！BIツールで見るべきデータと活用方法とは＜流通・小売、通信・ソフトウェア、総合商社 業界編＞
【 事例紹介 】業界別！BIツールで見るべきデータと活用方法とは＜流通・小売、通信・ソフトウェア、総合商社 業界編＞ BI導入前に知っておきたい「分析手法の種類」 「データドリブン」や「データベースマーケティング」といった言葉が普通に使われることでわかるように、BI（ビジネス・インテリジェンス）ツールを用いた「データ分析に基づくマーケティング手法」が多くの企業で取り入れられるようになってきました。 ただ、データ分析と一言で言っても、具体的にチェックするデータや分析手法は様々です。予実分析、ABC分析、構成比分析など、どんな業界でもよく使われる分析手法以外に、業界や職種によっても重要視すべきデータは異なっています。 たとえば、業務改善に強みをもつ製造業では、「不良率」「一人あたりの生産数」などのデータを分析し、生産性の向上に役立てています。 飲食店や外食などのサービス業の場合には、「回転率」
Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
図で学ぶとわかりやすいんです！｜マーケティングと重回帰分析 – その1 | ADVA
図で学ぶとわかりやすいんです！｜マーケティングと重回帰分析-その1 マーケターの必須スキル・プロモーションの分析に、重回帰分析を使ってみましょう。5回にわたって、重回帰分析の基本を学びます。まずは、図を使って「ざっくり」と重回帰分析を理解するところからスタートです。 重回帰分析は比較的理解がしやすく、一定の理解度があれば汎用的に使える分析方法です。しかし、これを独学で学ぼうとすると、色んな専門用語や数式などが理解できないために、その価値を感じられる前につまづいてしまうことも少なくありません。 難しいことはさておき、図を使ってシンプルに重回帰分析を理解していきましょう。実際の分析は行いません。概念や分析の手順がわかればOKです。 そもそも、重回帰分析とは？ まずは、データ分析の定義についてです。 データ分析とは、「有限個のデータをもとに未知の情報を推定する技術」のことです。もっと簡単に説明す
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