ダイソー快進撃を支える｢毎晩105億件データ処理｣する需要予測システムはどう生まれたか
小売業の特徴は、いわゆる｢ニッパチの法則｣（売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則）。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。｢均一価格｣は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、｢人間の能力では在庫を把握するのは難しい｣という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす｢自動発注システム｣（2015年導入）だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、｢チャンスロス｣が解消された。
データサイエンティストがやらかしがちな過ちトップ10（海外記事紹介） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) "Top 10 Statistics Mistakes Made by Data Scientists"という刺激的なタイトルの記事が出ているのをKDnuggets経由で知りました。「データサイエンティストがやらかしがちな統計学的な誤りトップ10」ということで、いかにもなあるある事例が色々載っていて面白いです。 ということで、今回はこの記事を全訳にならない範囲で抄訳して、その内容を吟味してみようと思います（直訳しても意味が取りづらい箇所が多かったためかなりの部分を抄訳ながら意訳しています：こういう訳の方が良いなどのコメントあれば是非お寄せください）。言わずもがなですが、こういう海外記事紹介をやる時はネタ切れということです、悪しからず。。。 元記事の内容 1. Not fully understand objective function（目的関数が何か
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