データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
データサイエンティストによる統計入門 ― k平均法でデータをクラスタリングしてみよう！ ビッグデータ、データサイエンス、人工知能など、統計学を主軸においた分野が隆盛ですが、統計学には高いハードルを感じる方も少なくないでしょう。k平均法を実際に手を動かしながら理解することで、データ分析を身近に感じることができます。 はじめまして、藤井健人（@studies）と申します。イタンジ株式会社でデータ基盤周りの運用を担当しています。 「ビッグデータ」「データサイエンス」「人工知能」といったバズワードに代表されるように、統計学を主軸においた分野の隆盛が日常となって久しいです。 しかし「統計学は学問的な要素があり難しい」という印象を持たれやすく、「実務に活かすのはハードルが高い、怖い」と感じる方も少なくないのではないでしょうか。 そういった方を対象に、今回は統計学の手法の一つであるk平均法を学んでいただ
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実務で解説 生活者中心で考えるマーケティングフレーム ～第４回 生活者からの気づきが、新しい製品のアイデアの種になる
データを見続けて6年。ウェブ編集者が知っておくべき13のルール（消さずにすんだ） - @d_tettu blog
（アドベントカレンダーで13日までに何か書く、と言いつつこんな日になってしまいました） これまで某Yahoo! JAPANや某BuzzFeed Japanでデータを元に編成 / 編集 / 目標設定 / 評価などをしてきました。たまに書いたり撮ったりしますが、主にはグロースと業務改善。 データを使ってメディア面を伸ばしていく、打てる手は全て打て、みたいな感じです。PDCAよりもOODAループ派です。 現場レベルでいうとデータを見て細かいメソッドを抽出したり、各プラットフォームのアルゴがどう変化しているのか分析したりしています。Facebookがマジでエグい。 で、編集界隈の人たちと話をしていると、データにふれる機会がなかったり、そもそもデータをどう見れば良いのか分からないという雰囲気を感じます。データ面白いのになー。 というわけで、これまで見つけたぼんやりとした法則を共有しておこうかなと思い
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