都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 目次 ・Robynとは ・とりあえずチュートリアルやってみる ・向き合い方 ・参考情報 Robynとは Robyn（ロビン）はFacebook（META）が開発しているMarketing-Mix-Modeling（以降、MMM）のオープンソース（https://facebookexperimental.github.io/Robyn/）です。主にR言語で開発されています。（Python版は目下開発中らしいです。） MMMは、マーケティングの広告投資の予算を、効果を最大

※長いです。あと、画像少ないです(すみません)。。(約6,700字：読了5分~10分) 目次リンクを置いておくので、特定の情報を探している方はリンク遷移してご覧ください！ 本記事について インハウスでデータ活用をする際の業務フロー いろんなデータポジション集めてみた データサイエンティスト データアナリスト データエンジニア データアーキテクト 機械学習エンジニア(AIエンジニア) データコンサルタント データマネジメント/データガバナー その他の職種 なぜポジションがこんなにたくさんあるのか おまけ 本記事について こんにちは！データ戦略室の小山です。 データアナリストとして事業部のデータ活用浸透に取り組んだ後、現在はデータ戦略室全体のプロジェクトマネジメントや組織運営を担っています。 突然ですがみなさん、｢データ系の職種っていまいちよくわからんな｣と思ったことはないでしょうか？？ 最近

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト A4用紙1枚にまとめるイメージでメモを残そうという取り組みです。 今回はメディアミックスモデリングに関して仕事があった際に参照できるメモの一つとして残します。 先日、Python/STAN Implementation of Multiplicative Marketing Mix Modelに参考文献としてBayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effectsの存在を知りました

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 仕事で使いそうなPythonのコードを残しておくドキュメントが欲しいなと思ったので、よく使うものをこちらに貯めていこうと思います。まだ19個しかないですが、30個を目標に追記していきます。 フォーマットとしては、 1.やりたい処理 2.コード 3.参考情報のリンク の3つを1セットにしています。 まずは、自分自身や周りで仕事をしている人が楽をできるドキュメントになればいいなと思って作っていきます。 目次 ・重複削除 ・階級のデータを作りたい ・再起的にリスト

地理データを集め、可視化し分析することが簡単にできるプログラミング言語について @ BIT VALLEY -INSIDE- Vol.16

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト テキストデータの特徴量化について 仕事ではテキストデータを多用するので、機械学習などで扱うためにテキストデータを特徴量にするためのアプローチを色々と整理してソースコードを残しておきたいと思います。今回はあくまでも私の知っているものだけなので、網羅性はないかもしれませんが悪しからず。 （2019/08/18 追記）Stackingをカジュアルに行えるvecstackというモジュールを用いた予測も試してみました。下の方の追記をご覧ください。 アプローチ テキストデータを特

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 社内で定時後に有志で勉強会というか、その場に集まってPythonやRをもくもくと勉強をするもくもく会を開きたいと考えています。目的としては分析スキルの向上や機械学習ができるようになりたいとかいう個々人の願いを叶えることです。 色々なスキルレベルのメンバーが参加することが予想されるので、皆を幸せにするためにもレベルに応じた良い教材が必要だと思いました。 ここでは、レベルに応じて適切な教材などを忘備録として残していきたいと思います。 （私自身、全てのレベルの対象

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 昨年のR Advent Calendarはポケモンのデータをrvestでスクレイピングして、レアポケモンがどのような種族値における特徴があるのかを探ったり、経験値が必要な割に種族値が低い「コスパの悪いポケモン」などを見つけました。 今年のR Advent Calendarでは、年末年始といえば一発屋芸人のテレビなどでの露出が多くなることから、一発屋芸人の検索トレンドのデータを手に入れて分析してみたいと思います。 分析工程 ・データの収集 ・データの整形 ・可

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 自身の結婚式があったため、参加できなかった第74回目のTokyoRについてキャッチアップするために、公開資料を読んだ際に感じたメモをここに記します。 そして、世のデータサイエンティストが結婚式の際に苦しまないように参考になりそうな情報を少し書きました。 今回はTogetterも初めて作ってみました。（第74回R勉強会@東京（#TokyoR）のタグが付いたものたち） 初心者セッション 初心者セッション1 – Data Import & Export – 資料なし 初心者

2018/10/19に横浜みなとみらいで開催されるNetadashi Meetup #7の発表資料です。 分散表現を用いた文書分類について企業での活用事例を取りあげたり、サンプルデータでの事例を紹介しています。Read less

2018/09/26 BIT VALLEY -INSIDE- Vol.1での発表資料です。 HRビジネス（人材紹介系サービス）におけるデータサイエンスの適用事例などを紹介しています。

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 前回の分析では、価格への反応係数の事前分布が正規分布を仮定したモデルを用いていましたが、事後分布から多峰性が観察されました。そこで今回は、各個人の価格への反応係数の事前分布が混合ガウス分布に従うとした場合の事例を扱いたいと思います。 データのおさらい データ自体は前回のブログと同じですが、先日のTokyo.Rで松浦さんがオススメしていたGGallyパッケージのggpairs関数を用いて、今回扱うデータを可視化してみます。 まず、購買したマーガリンのブランド選択(6ブラ

都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 行きたいけど行けなかった言語処理学会第23回年次大会の発表内容がPDFで見れるということで、発表内容の中でWebマーケティングなどの仕事で役に立つかもしれない12件の研究を独断と偏見でまとめています。 プログラムはこちらのリンクから見れます。 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) プログラム 今回取り上げるのは以下の12件です。 ・Wikipediaのカテゴリ構造を特徴ベクトルに用いたRandom Forestによるショートメッセージ分類 ・NMFを用いた為

会計ソフトTOP > MFクラウド 公式ブログ > ビジネスハック > データサイエンティストなら年収1000万円!?無料＆日本語でプログラミングの勉強をする方法 21世紀初頭に「IT革命」という言葉が世の中を席巻してから、インターネットはもはや車やガスなどと同じ社会的なインフラになったと言っても過言ではないのではないでしょうか。 そんな中、データサイエンティストという仕事に注目が集まっています。年収1000万円を越えることも夢ではない職業です。そんなデータサイエンティストにとって不可欠なデータ解析に関する知識を無料で学べる「UDACITYonEdmaps」の使い方を紹介します。 UDACITYonEdmapsとは何か UDACITYとはアメリカ発のオンライン学習サービスの一つで、無料でデータサイエンスが学べるツールです。アメリカでスタートしたこのサービスは、リクルートホールディングスとの