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NHKのニュースや番組をつくっている私たちが取材に込めた思いや取材手法などをお話します。一緒に「取材ノート」をつくっていきましょう。サイトはhttps://www.nhk.or.jp/d-navi/note/ 利用規約はhttps://nhk.jp/rules
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Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
『データ分析のためのSQL勉強会〜初級編〜』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
データ分析のためのSQLを書けるようになるために
はじめに 本稿では分析用クエリをスラスラ書けるようになるまでの勉強方法や書き方のコツをまとめてみました。具体的には、自分がクエリを書けるようになるまでに利用した教材と、普段クエリを書く際に意識していることを言語化しています。 想定読者として、SQLをガンガン書く予定の新卒のデータアナリスト/データサイエンティストを想定しています。 勉強方法 基礎の基礎をサッと座学で勉強してから、実践教材で実際にクエリを書くのが望ましいです。 実務で使える分析クエリを書けるようになるためには、実務経験を積むのが一番良いですが、だからといって座学を御座なりにして良いというわけではありません。SQLに自信がない人は、一度基礎に立ち返って文法の理解度を確認した方が良いと思います。 書籍 SQL 第2版: ゼロからはじめるデータベース操作 前提として、SQLに関する書籍の多くがデータベース運用/構築に関する書籍がほ
「データ分析の民主化」の在り方を、「社員全員Excel経営」が「社員全員データサイエンス経営」へと進化していった事例に見る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前こんな記事を書いたことがあります。 「社員全員Excel経営」で名高い、ワークマン社のサクセスストーリーを論評したものです。2012年にCIOに就任した土屋哲雄常務のリーダーシップのもと、取引データの完全電子化を皮切りに「全社員がExcelを使いこなして数字とデータで経営する」戦略へと移行し、社内のExcelデータ分析資格を一定以上取得しないと管理職に昇進できないとか、はたまた幹部クラスの企画・経営会議ではデータに基づかない議論や提案は相手にすらされないとか、「Excelを社員全員が使えるようになるだけでもここまで企業カルチャーは変わり得るのか」という事例のオンパレードで、関連記事や書籍を読んでいて舌を巻いたのを覚えています。まさしく「ワークマンのすごいデータ活用」だったのです。 一方、個人的に強く印象を受けたのが土屋常務が様々なところでコメントしていた「我が社には突出したデータサイエ
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
はじめまして。デジタル庁ファクト＆データユニット所属、データエンジニアの長谷川です。 本記事ではデジタル庁内でデータ活用を推進するための組織と分析基盤についてご紹介します。 これまでのデジタル庁noteと比べると、技術寄りの話題が多い記事となりますが、庁内のデータ活用に興味のある方はぜひご覧ください。 デジタル庁のデータ活用組織「ファクト＆データユニット」ファクト＆データユニットとはデジタル庁の特徴の一つに、デジタル分野において各種の専門性をもつ「民間専門人材」が多く所属していることが挙げられます。 民間の専門人材は、デザイン、プロダクトマネジメント、エンジニアリングなど、領域ごとに「ユニット」と呼ばれる組織を構成しており（参考：デジタル庁 - 組織情報）、必要に応じてさまざまなプロジェクトにアサインされて業務を遂行する、人材プールのような役割を果たしています。 ファクト＆データユニットも
日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由第2波も終わらないまま、危機的な状況に近づきつつある今回の流行。何が原因だったのでしょうか？ そして、二次感染を減らす4要素とは？ 感染対策と経済との両立が叫ばれ続け、人の移動や飲食を促すGo To事業が行われてきたが、感染対策を考える立場からはこうした政策をどう見ているのか。 今回の流行に至った原因をまず分析していただき、二次感染を防ぐ要素についても語っていただいた。 ※西浦さんの著書の刊行に合わせ出版社が主催したグループ取材の前半は参加媒体の事前質問のうち共通する質問に答え、後半は各社1問ずつの個別質問に回答する形で行われた。追加取材をした上で、読みやすいように構成を変えている。 「日本は緩和のスピードが驚くほど早い」ーー医師向けの媒体「m3」でもGo Toトラベル事業が感染拡大に与えた影響について考察されてい
エンジニア・データ分析職の方々にお薦めしたい、LLM時代に不可欠な教養が身に付くテキスト3選 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（『IT Text 自然語処理の基礎』より） 3ヶ月ほど前に空前のLLMブームについて概観する記事を書きましたが、それ以降も世間のLLMに対する狂騒ぶりは収まるどころかますます拍車がかかるという有様で、あまつさえ僕自身の仕事における日常業務にもじわじわと影響が及びつつあり、今後も良きにつけ悪しきにつけLLMと共生し続ける必要がありそうだと感じている今日この頃です。 そんな猫も杓子もLLMに群がるが如き空前のブームを受けて、エンジニアやデータ分析職の方々の中には「LLMに興味はあるんだけど世の中にあまりにも多くのLLM関連コンテンツが溢れ返っていて何から手をつけたら良いのか分からない」という向きもあるように見受けられます。そこで、僕も断じてLLM以下生成AIの専門家などではないのですが、個人的に「このテキストを読めばLLM時代を生き抜くことが出来そうだ」と感じた書籍を、全くの独断と偏見で3冊
データ分析の初心者はExcelを使い、中級者はR, Python, SAS, SPSSなどを使い、上級者は「Excel」に戻っていく「Excelに始まりExcelに終わる」
naki @naki_mk 同僚からもらった画像だけど、ワイもようやくPythonから Excelに降り始めるフェーズに入ってきた気がする。 pic.twitter.com/iqSgbbhobX 2022-09-06 08:11:05 naki @naki_mk 私のツール遍歴 新社会人「Excelの機能たくさん覚えて市場価値アップだ！まずはショートカットっと」 2年目「BIツール超便利じゃん…Excelとか必要なくね…ｽｸｼｮ貼ﾘ付ｹ-」 3年目「BIツールだけだと何かと不便…Python覚えるか…」 6年目「誰でも使えるように設計されてるExcelが便利すぎる…」 2022-08-19 09:58:41
データ分析で用いるSQLクエリの設計方法
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
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👻 道化師 🃏 @wraith13 I'll go with heaven's advantage and fool's wisdom. / プログラミング / C++ / VS Code / スプラトゥーン / 犬 / ナンセンス / 進捗 / 私の発言は全て人類としてのものです。問題発言があった際は容赦なく人類を滅ぼしてください。 wraith13.github.io/writing/?wrait… 👻 道化師 🃏 @wraith13 弁当屋さんで「一番売れてるのは１種類しかない味噌汁でした。これからは弁当の販売はやめて味噌汁だけ売って効率化しましょう！」とかやったら絶対に死ぬよね？ でも、現実にはそう言うちょっと考えれば分かるような事を思考停止してやらかしちゃう事案があまりに多過ぎるんよねぇ。 2021-02-26 10:54:54
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマテ
2023年版：実務データ分析を手掛けるデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級6冊＋中級8冊＋テーマ別15冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by wal_172619 from Pixabay) 去年で恒例の推薦書籍リストの更新は一旦終了したつもりだったんですが、記事を公開して以降に「これは新たにリスト入りさせないわけにはいかない！」という書籍が幾つも現れる事態になりましたので、前言撤回して今年も推薦書籍リストを公開しようと思います。 初級向け6冊 実務総論 データサイエンス総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別15冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning / NN 統計的因果推論 ベイズ統計学 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 データ基盤 コメントや補足説明など 完全なる余談 初級向け6冊 今回は新たに加わったテキストがあります。 実務総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出
日本企業の最新データを分析した興味深い研究で、「取締役会に女性が増えるほど企業の利益率が下がる」という、直感的には予想外の結果が報告されました。 この研究は、日本の上場企業1990社を対象に18年間にわたりデータを精査したもので、具体的には取締役会における女性の割合が標準偏差（約7.8%ポイント）ぶん増えると、会社の利益率（ROA）が0.1ポイントほど低下する傾向が統計的にはっきりと示されました。 影響としては一見小さな変化ですが、分析の精度から見ても偶然とは考えにくい有意な結果です。 これは女性の活躍推進が強調される日本社会にとって意外な結果であり、「単に女性取締役を増やすだけでは会社は良くならない」という重要な教訓を私たちに投げかけています。 多様性の推進が企業の成長に必ずしも直結しないという事実は、社会や経営者が改めて受け止めるべき新たな課題なのかもしれません。 しかしなぜ日本では女
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
［速報］マイクロソフト、「Copilot in Excel with Python」プレビュー公開。Excel上でCopilotがPythonコードを生成、実行し、複雑なデータ分析など可能に
マイクロソフトは本日（日本時間9月17日）0時からオンラインイベント「Microsoft 365 Copilot: Wave 2」を開催し、Microsoft 365 Copilotの複数の新機能などを発表しました。 With Copilot in Excel, you can create advanced visualizations, generate forecasts, and save time sorting through data with Python. Take a look: https://t.co/uqE1VyQ5WU #AI #Microsoft365 pic.twitter.com/e7Eph9q4Oc — Microsoft Excel (@msexcel) September 21, 2023 Pythonコードにより高度なデータ分析などを実現 Copi
上原＠株式投資家 on Twitter: "アメリカのデータサイエンティストが書いた「データ分析のための統計学入門」の日本語訳が、訳者である東大の国友先生のホームページで無料公開されています。 全418ページがすべて無料です。普通に有料の書籍なんですが、統計の基礎勉強はこ… https://t.co/8egqMi2NJU"
アメリカのデータサイエンティストが書いた「データ分析のための統計学入門」の日本語訳が、訳者である東大の国友先生のホームページで無料公開されています。 全418ページがすべて無料です。普通に有料の書籍なんですが、統計の基礎勉強はこ… https://t.co/8egqMi2NJU
はじめに マケデコというMarket APIを活用した投資を話しあうコミュニティでExcelを用いてファンダメンタル分析のために日本株全銘柄を無料でデータ取得する方法をマケデコがSBIネオトレード証券のスポンサーで開発し、セミナーで発表しました。 ダウンロード、使い方など細かい情報は上のページを参照してください。J-Quants APIのアカウント(無料からあります)を必要としますので、そこだけ注意が必要です。ネオトレAPI for Excelとも連携します。 使い方のセミナー動画はこちらですが、長いので今後10分程度にまとめようとおもいます。 各種機能のちら見せ 銘柄リストをダウンロードするとこんな感じ 主要な指数は全部自動で計算されて全銘柄の比較可能な主要なフファンダメンタルが並びます こんな感じで分布の分位を確認しながらスクリーニングができます（Excel 2019では動かないようで
Open Interpreterの使い方や料金を徹底解説！実際にアンケート結果のデータ分析をした活用事例を紹介！｜Ainova
1. インストール 1pip install open-interpreter ターミナルで次のコマンドを実行して、Open Interpreter をインストールします。 2. 対話型チャットの開始 インストール後、次のコマンドを実行して、ターミナルで対話型チャットを開始できます。 1interpreter Python で対話型チャットを開始するには、次のコマンドを実行します。 1import interpreter 2interpreter.chat() 2. OpenAI APIキーの設定 OpenAIのAPIキーを利用する場合は設定が必要ですが、OpenAIのキーを使用しない場合は、Code-Llamaを利用することができます。 これで、Open Interpreterを利用する準備が整いました。 Open Interpreterの使い方 タスクの依頼・実行 Open Inter
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 2025年 2024/09/12 : 株式会社朝日新聞社 データソース : Google Analytics、Adobe Analytics、Amazon S3、Amazon RDS データ処理 : TROCCO、BigQuery アウトプット :Tableau、Looker Studio 2024/09/12 : 株式会社CARTA MARKETING FIRM データソース : Amazon EC2、Amazon S3 データ処理 : Fivetran、Snowflake、dbt、AWS Step Functions、Element
ピーター・ティールが立ち上げた謎のデータ分析企業「パランティア」の実態に迫る | 「これまでに数件のテロを未然に防いだ」
「西側諸国を支援するために立ち上げた」 2019年秋のある晴れた火曜日の午後、パリのリュクサンブール公園でアレックス・カープ（53）が太極拳をしていた。青のナイキのスウェットパンツに、青のポロシャツ。靴下はオレンジで、スニーカーはチャコールグレー。赤のアクセントが入った白縁のサングラスが、彼の最大の特徴である天に向かって逆立つゴマ塩の髪を引き立てていた。 栗の木の木陰でカープは太極拳と気功の一連の優雅な動きをする。体をひねったり、向きを変えたりするたびに足元の小石や土がわずかに動いた。その姿を、近くにいた10代の若者たちが面白そうに眺める。 10分ほど、そうやって体を動かした後、カープは近くのベンチに行った。そのベンチにはボディーガードの一人が置いた楽器ケースのようなクーラーボックスがある。 ケースにはカープが愛飲するドイツのノンアルコールビールの瓶も数本入っているが、いま中から取り出した
こんにちは。 データアナリスト 兼 チームのマネージャ としてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。 ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。 自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。 大体2016−2019年くらいの話です（今のメルカリのデータ分析チームはもっと進化していますのであしからず。） LTVの概念を導入した2022年現在となってみると非常に不可解ではあるが、私がメルカリに入社した2016年頃には、社内では「LTVを見る」という概念はなかった。 ゆえに、投資がリクープ（回収）できているかどうかを
はじめに どうもこんにちは。データアナリストをしているkunishouです。2022年も残すところ今日、明日のみ。皆さん年の瀬をいかがお過ごしでしょうか？ 私は先日無事に仕事を納めることができましたが、仕事も勉強も何もしなくていい日が数日続きすでにソワソワしてきました。この禁断症状を抑えるべく、2022年の技術動向の振り返りもかねて、 2022年のPython/データ分析関連の人気記事をまとめてみることにしました（完全に思い付きです）。 本記事では、2022年にQiitaに投稿された Python/データ分析関連の記事の中から いいね数の多かった150記事をピックアップし表にまとめました。 年末年始の暇つぶしがてらにでも読んでもらえたら幸いです。 モチベーション 実はQiita公式からも毎年1月にQiitaの人気記事のランキングが公開されています。ただ、Qiita全カテゴリでのランキングで
ホロライブプロダクションのVTuber1人あたり年間売上高4.87億円、演者報酬は6,440万円｜VSTATS・ジェネリック集計人(Holoデータ分析)
カバー株式会社の2025年3月期決算が発表されたので、決算説明資料から気になる小ネタをひとつ紹介します。 カバーは2025年8月の第2四半期決算までは「VTuber1人あたりの売上高」の推移を公表していましたが、第3四半期以降は「VTuber1人当たり売上高をベースとして会社の長期的な成長を予測することが適切ではなくなった」との理由から、資料への掲載を見送っています。 ただし、「必要に応じてお手元で計算していただける」とのことなので、それならこちらでやってみようと思います。ついでに、やはり気になってしまう“お給料”、つまり演者報酬の推移についても計算してみました。 カバーが掲載を見送った背景には、おそらく「ホロメン1人あたり4億円売り上げている」が「ホロメン1人あたり4億円もらっている」にすり替わって、誤解やデマが広がったことがあると思われます。これを防ぐには、売上と報酬の両方をきちんと示
データ分析の基礎 - Qiita
1. データ分析の概要と目的 データ分析とは、大量のデータから有用な情報や知識を抽出するプロセスです。 このプロセスには、データの収集、前処理、探索、モデリング、評価、そして最終的な知識の抽出が含まれます。 データ分析の主な目的は以下の通りです ビジネスの意思決定をサポートする 新しい市場の機会を発見する 顧客の行動や傾向を理解する 製品やサービスの改善 予測や予測モデリングを行う 2. Pythonにおけるデータ分析のライブラリの紹介 Pythonはデータ分析のための多くのライブラリを持っています。 以下はその中でも特に人気のあるライブラリです Pandas: データの前処理や探索的データ分析に使用されるライブラリ NumPy: 数値計算を効率的に行うためのライブラリ Matplotlib & Seaborn: データの可視化に使用されるライブラリ Scikit-learn: 機械学習の
◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにして…
時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開します - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます（なかなか上達しません…）。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント（？）します！年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました （余談として）基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」？ 私たちのチームでは、
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
なぜいらないダッシュボードを作らないようにしなければならないのかいらないダッシュボードとは、作っても見返りがないか、見返りがあっても非常に少ないダッシュボードのことである。作っても最初から誰も見ていないのは論外であるが、そうでなくてもいらないダッシュボードがたくさんある。 作ったが最初だけで今は誰も見ていない 意思決定の役に立たない 作るのにとても手間がかかる 維持管理にコストがかかりすぎる いらないダッシュボードは作るのにリソースが必要になる。放っておけば邪魔になるので維持管理も必要だし、いらなくなったら後で削除すればいいと思ってもコミュニケーションの手間がかかる。 そしてこのいらないダッシュボードに費やした時間は何の価値も生まず、他にやるべきことに使えた時間を奪う。従って「いらないダッシュボードは作らない」に勝ることは無い。 ではどうしたらいらないダッシュボードを作らないようにできるの
2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
毎年四の五の言いながら書いている推薦書籍リスト記事ですが、何だかんだで今年も書くことにしました。なお昨年度版の記事を上にリンクしておきましたので、以前のバージョンを読まれたい方はそちらをお読みください。 今回のバージョンでは、趣向をちょっと変えて「定番」と「注目分野」というように分けました。何故こうしたかというと、平たく言って 「初級＆中級向け」推薦書籍リストは定番化していて毎年あまり変更点がない 逆に直近のホットトピックスに関するテキストは毎年入れ替わりが激し過ぎて網羅しづらい という課題があり、特に2点目についてはあまりにもデータサイエンス関連書籍の新規刊行が多過ぎる＆僕自身がその流れについていけておらず完全に浦島太郎状態ですので、万人向けに等しくウケるようなリストを作るのは今回をもって完全に諦めたというのが実態です。 その上で、前回まで踏襲されていた定番書籍リストはバルクで提示すると
表計算ソフトの「Microsoft Excel」上でプログラミング言語「Python」のコーディングができる新機能が登場した。米Microsoft（マイクロソフト）が2024年9月に正式提供を開始した「Python in Excel」だ。これにより、Pythonのライブラリーを用いた数値計算や統計分析、データの可視化などがExcel上で可能になった。 Python in Excelは、「Microsoft 365 Business」と「Microsoft 365 Enterprise」のユーザーが利用できる。現時点ではWindows版Excelのみの機能で、Mac版やiPhone／iPad版、Android版、Web版のExcelでは利用できない。なお、Pythonのコードはクラウドで実行されるため、インターネットへの接続が必要だ。 同機能はPythonの開発環境「Anaconda」を利用
データセットの本質的な性質を踏まえないデータ分析には、大抵何の意味もない - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
前回のブログ記事は、論文紹介という地味なテーマだったにしてはだいぶ話題を呼んだ*1ようで、個人的にはちょっと意外な感があったのでした。確かに、今をときめくTransformerにも苦手なものがあるという指摘は、NN一強の現代にあってはセンセーショナルなものと受け止められても不思議はなかったかと思います。 しかし、それは同時に「データセットが持つ本質的な性質」と「データ分析手法の性質」とのミスマッチと、それが引き起こす問題とについてこれまであまり関心を持ってこなかった人が多いということなのかもしれません。そして、そのミスマッチは冗談でなく古来からある程度定まった類型があり、データ分析業界の古参なら「そんなの常識だよ」というものばかりだったりします。 ところが、最近僕の周囲でもそういうミスマッチが深刻な実問題を招いているケースが散見され、思ったよりもそれは常識ではないのかな？と思わされることが
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ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート
『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
ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
デジタル庁のデータ分析基盤「sukuna」｜デジタル庁
「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは
「日本は緩和のスピードが早過ぎた」データ分析の専門家が考える今回の流行の理由
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データ分析のための統計学入門.pdf
データ分析のはじめの一歩を無料で学べる 総務省監修の高校教材『データサイエンス・データ解析入門』がpdfで公開 | Ledge.ai
「データ分析の罠」弁当屋さんで一番売れているのが味噌汁だからといって味噌汁だけを売って効率化しましょう！という事案について
TomoCode 📈PythonでAI/データサイエンス🤖 on Twitter: "もうお金払わせて。。。💸 米NPOが多くの人に統計学を学んでもらうためにまとめた【データ分析のための統計学入門】の日本語版が無料公開されてるよ！ とても体系的に書かれていて、初めての統計の勉強はここからで間違いないかも！ 統計検定2~3級の内容に対応してるよ👍 https://t.co/vRtt4ocauC https://t.co/OQlbeGzARZ"
2023年版データ分析の100冊 - Qiita
日本では女性取締役が増えると業績が低下する：18年間のデータ分析が示す残念な結果 - ナゾロジー
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
Excelを用いたデータ分析のために日本株全銘柄のファンダメンタルを無料でデータ取得する方法
メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り｜樫田光 | Hikaru Kashida
2022年 Python/データ分析関連の人気Qiita記事150選 - Qiita
ChatGPTでデータ分析、生成AIで「文系社員」が「分析官」に
いらないダッシュボードを作らないようにしよう｜データ分析とインテリジェンス
ExcelがPython実行機能を標準搭載、データ分析に威力を発揮