ブレインパッドでの8年間を振り返って - 毎日がEveryday、日々 Day by Day
新卒から約8年勤めたブレインパッドを3月に退職しました。 「受託分析」という生存/スケールが難しい事業分野で、ブレインパッド社は着々と大きくなり、そこでデータサイエンティストとしてファーストキャリアを過ごせたことは今後の僕の仕事への価値観/方法論に大きく影響を与えたのだろうと思っています。 なので8年経って思い至ったことを忘れないうちにブログにメモしておこうと思います。 新しい職場でこの考えをアップデートしたり壊したりしていきたい。 僕がいた2015年~2023年の激動のデータ/AI分野の業界の流れについてはこちらのpodcastでも話したので良かったら聞いてください🙂 open.spotify.com ※なお、全ての行末には「知らんけど」が省略されていることをご了承ください。 データ分析の仕事 「問題の抽象化・構造化」の価値がますます高くなっている 「現実がこい」: DXとはなんだった
ロジスティック回帰分析とは？用途、計算方法をわかりやすく解説！ - GMOリサーチ&AI
ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法で、多変量解析の手法の１つです。 マーケティングでもよく使われています。 ◆ロジスティック回帰分析の利用シーン 顧客がどのような理由で商品を購入するのか可能性を分析する ある病気になるリスクを、生活習慣などの複数の要因から予測する どのチャネルの広告配信が最も効果的かを調べる この記事では、ロジスティック回帰分析の意味、他の回帰分析との違い、用途、計算方法、オッズの用い方などを分かりやすく解説していきたいと思います。 ロジスティック回帰分析は、いくつかの要因（説明変数）から「2値の結果（目的変数）」が起こる確率を説明・予測することができる統計手法です。 2値とは、試験の合格／不合格のように答えが2つしかない値のことを言います。 具体例を見ていきましょう。 たとえ
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