データ分析を「させる（依頼する）」側に最低限知っていて欲しい4つの分析コンセプト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
世の中データ分析部門を立ち上げる企業が増えてきて、「データサイエンティスト」と名乗ろうが名乗るまいがデータ分析者を置いて様々なビジネス上のデータを分析させるところが目立ってきました。 でも、一方で実際のデータ分析者たちが何をやっていて、どういうアウトプットを出しているのか？について、きちんと理解している人はあまり多くなさそうに見えます。うっかりすると、「金とデータは渡すから良きに計らえ」*1ってところも少なくないかも。。。 それではあまりにもざっくりし過ぎているので、実際のデータ分析者がどんなことをしているのかを、超絶大ざっぱに4つに分けてみました*2。即ち、「回帰・分類・推定・予測」の4つのコンセプトです。今回はこの4つのコンセプトについて、データ分析を「させる（依頼する）」側の人たちに出来る限り分かりやすく説明してみようと思います。 ということで、データ分析を「させる（依頼する）」側の
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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