［5］使えるデータ分析に「これだけは必要」なスキルと習得法を教えます
前回は、問題解決力に必要とされる五つのスキルについて、架空の小売り企業「特売スーパー」の二人の主任を題材に説明しました（表）。 とはいえ、この五つのスキルを全て完璧に習得しようとすれば、とんでもない時間がかかってしまいます。今回はこの五つのスキルについて、意味あるデータ分析を手掛けたいデータエンジニアに最低限求められる水準と、その習得法について詳しく説明します。 現場に足を運ぶ、現場で働く 最初に説明するのが（A）現場感覚です。「データ分析をするには、データを外部のデータサイエンティストに渡せば済む」などとと安易に考える人もいますが、これは大きな誤解です。以下、なぜデータ分析に現場感覚が必要かを説明します。 分析を通じて綺麗なグラフを作図しても、見せた人に「だから何なの？我々はどう行動すればいいの？」と思われるようでは全く意味がありません。こうした無意味なグラフができてしまうのは、データ分
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Python pandas 図でみる データ連結 / 結合処理 - StatsFragments
なんかぼやぼやしているうちにひさびさの pandas エントリになってしまった。基本的な使い方については網羅したい気持ちはあるので、、、。 今回は データの連結 / 結合まわり。この部分 公式ドキュメント がちょっとわかりにくいので改訂したいなと思っていて、自分の整理もかねて書きたい。 公式の方はもう少し細かい使い方も載っているのだが、特に重要だろうというところだけをまとめる。 連結 / 結合という用語は以下の意味で使っている。まず憶えておいたほうがよい関数、メソッドは以下の 4 つだけ。 連結: データの中身をある方向にそのままつなげる。pd.concat, DataFrame.append 結合: データの中身を何かのキーの値で紐付けてつなげる。pd.merge, DataFrame.join 連結 (concatenate) 柔軟な連結 pd.concat ふたつの DataFram
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜7. Data Visualization 〜 Tableau - doryokujin's blog
Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズではデータ分析を以下の7つのレイヤーに分解し，各々について解説していくものとします。（Slide Shareの資料は常時更新されます。） Data Collection Data Storage Data Management Data Processing Data Processing Design Part.1 Part.2 Part.3 Part.4 Part.5 Part.6 Data Visualization Treasure Viewer, MetricInsights, Tableau Data Visualization Patterns Part.1 Part.2 Part.3 本日は「6. Data Visulization」の第3回
Pythonでデータ分析ごっこ事始めしてみる
弊社(Cambridge Energy Data Lab)ではデータサイエンス系の開発言語をPythonに統一しておりまして、社員達がNumPy、SciPy、pandasなどなどを目下勉強中です。 データサイエンティストも積極採用中なのですが、応募者全員に以下のデータ解析タスクをGitHubから提出するという課題を課しています。 Cambridge Energy Data Lab: EnergyDataSimulationChallenge 既に15フォークされていて、質の良いPull Requestも多く来ていて嬉しい限りです。Cambridge大学の学生もどんどん応募してきてくれています。皆さんもお暇な時に是非 :) これが採用に非常に有効で、まずランダムにCVを送りまくっている応募者や、最低限のスキルの身に付いていない応募者のフィルタリングが非常に効率的に行えます。基本的にはこのプロ
バンディットアルゴリズム入門と実践
Tokyowebmining発表用資料です。複数の選択肢がある場合に、どのように選択を行うのが効率的なのか？という問題を解決するためのアルゴリズムです。
Googleアナリティクスサミット2013 参加報告 | アユダンテ株式会社
最初のPaul Murret（VP Engineeringで、あのUrchinを作った方です）のセッションは、インターネットのここ3年間の変化を数値で紹介し、今回のテーマであるAccess. Empower. Act.についての解説と、三名の事例紹介でした。 数値を紹介しておくと、2010年から2013年までの間に、世界のインターネットユーザーは15億人から27億人に、YouTubeで1日に視聴される動画は10億回から40億回に、ツイッターのツイート数は1日に250万ツイートから4億ツイートに、eコマースは11.2兆円から22.4兆円に、モバイルメディアの視聴量は5倍に増加したそうです。 Google アナリティクスはデータを見たり、分析するだけでなく、ユーザーもしくは意思決定者が、Google アナリティクスを使って具体的なビジネスに変革をもたらすことができるように進化していくとのことで
第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
第1回：「データサイエンスを採用するか、それとも死か」、受け入れなければ競合が先に行く
「データサイエンスを採用するか、それとも死か。受け入れなければ、競合企業が先に採用するだけのことです。保守的なアプローチで出遅れた企業は、市場シェアを落とします。米国では既に切迫感が強く、そうした段階まで来ていますが、日本企業は準備ができていますか？」。 米国を代表するデータサイエンティストである米Pivotal（ピボタル）のアニカ・ヒメネス氏はそう言って、2時間に及んだ「日米データサイエンティスト頂上座談会」を締めくくった。 21世紀に最もセクシーな職業と形容されることもあるデータサイエンティスト。この仕事の先端を行く体現者はどんな人たちで、何が彼ら彼女らを突き動かしているのだろうか。それを確かめられる絶好の機会がやって来た。 2013年6月中旬、米国から名うてのデータサイエンティストが来日した。米EMCグループのピボタルでデータサイエンスサービスのグローバルヘッドを務めるアニカ・ヒメネ
データサイエンティストは精鋭の6000人しか要らないかもしれない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ちょっと前の話ですが、Vapnikマン氏*1(@sla)の超絶素晴らしいインタビュー記事が出てました。 データサイエンティストが要らなくなる日が来るかもしれない しかも、あの「ネガティブにデータサイエンティストな日記」のid:dscaさんが、Vapnikマン氏のインタビュー記事に触発されて データサイエンティストが要らない日はもう来ている という素晴らしい記事を書かれていて、これはもう釣られるしかないでしょーといった風情です。そんなわけで全力で釣られたついでに煽り記事書いてみました。いつも通りロクな内容ではないので、念のため（笑）。 そもそも25万人もデータサイエンティストって必要なのか？ 日経が「今後データサイエンティストは25万人不足する」とか吹かしてくれたおかげで、今やすっかり「25万人」説が広まってしまったわけですが。 結論から言うと、日本国内ではそんなに要りません。僕の超絶大ざっ
「失敗が許されない文化」の中で、成果にコミットすること【小川卓×清水誠Webアナリスト対談】
『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
広告会社の行く末 その３ 「営業はいらない？」 - 業界人間ベム
いま、生活者、消費者との「距離を縮める」ために必要なのは「広告」ではなく「コンテンツ」である。 次世代コミュニケーションの潮流を掴め！ その１、その２では、広告会社の営業のフロントラインに専門知見を取り戻し、全体がプロ集団化した専門性と機動力ある企業群に再編すべし・・と書いた。 しかし、この「営業という存在がいて、プランニングスタッフがいて、実行部隊が社内外にいて」という構成は、広告主ごとに「すり合わせ」して「人の手」によるサービスをするという従来のビジネスモデルに準拠した基本構成に過ぎない。 というのも、これはほとんどアドテクノロジーなどがない時代のモデルだからだ。 テクノロジーがマーケティング活動のど真ん中に配置される時代が来ると、「人手」によるサービスが主役であった故に存在した「営業」という存在意味そのものが問われる。 まず、導入時の「すり合わせ」には、非常に高度なコンサル機能が求め
アトリビューションについての総合情報サイト | Attribution.jp 移転のお知らせ
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TechCrunch | Startup and Technology News
Yellow, an asset financier for solar energy and digital devices in Africa has raised $14 million series B funding in a round led by Convergence Partners with participation from the Energy Entrepreneur Fisker, the electric carmaker founded by the Danish auto designer Henrik Fisker, is gearing up to enter the Chinese market where competition is increasingly cut-throat, following in the footsteps of
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