杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記
プログラマレベルというページがとても面白かったのでデータサイエンティスト版つくってみました。データサイエンティストの定義は[twitter:@TJO_datasci]さんのQuantitative analystに準拠しつつ技術面に焦点をあててレベル分けしています。 レベル0 このレベルの人はデータ分析をしたことがありません。最近テレビでよく目にするビッグデータについては何だが凄そうというイメージは持っています。そしてデータサイエンティストという言葉を知らない人が大半です。 ありがちな発言 「ビッグデータってすごいらしいね」 レベル1 レベル1の人達は仕事や大学等の課題でExcelを用いた集計や簡単な相関分析などを実施したことがあります。ただし分析にあまり興味を持っておらずデータをニヤニヤしながら眺めている上位レベルの人達を変人だと思っています。彼らにとってビッグデータやデータサイエンティ
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「きのこの山」VS.「たけのこの里」戦争に決着!? 購買データ分析で“大差”あり
