無料の統計学講座が開講、多変量データの解析法を学べる | Ledge.ai
画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
Google Analytics 4（GA4）の衝撃。5つのポイントと3つのAIキーワード | ウェブ解析士ナレッジ
株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説! 本書は、Webマーケ
データサイエンティスト＆機械学習（人工知能）エンジニアのスキル要件と、過熱する人工知能ブームが生み出す狂騒曲と（2018年2月版：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
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
オープンデータ取得先まとめ - Qiita
2018/1/1時点で利用可能な、オープンデータの主要取得先を記載します。 1. 世界中の国や都市の情報 EUとイギリス Public Data EU http://publicdata.eu Open Data Europe http://data.europa.eu/euodp/en/home UK Government Data https://data.gov.uk アフリカ Africa Open Data https://africaopendata.org Code for South Africa http://code4sa.org Code for Africa https://codeforafrica.org アジア Open Cities Project http://www.opencitiesproject.org Open Nepal http://data
英国離脱とトランプ当選。世界をひっくり返したビッグデータ会社を畏怖せよ
英国離脱とトランプ当選。世界をひっくり返したビッグデータ会社を畏怖せよ2017.02.13 12:1210,852 satomi トランプの執務机は、パソコンがないことで有名です。メールもやりません。｢友達の半分が不倫の写メで訴訟地獄だから｣と本人は理由を語っていましたが。 いろいろ不便なので秘書がスマホをすすめたらツイートが止まらなくなって老朽Androidをいまだに手放せなくなっていますけど、基本的には、｢秘書にWebページをプリントアウトさせて読む社長｣。ローテクです。 そんなトランプを当選に導いたビッグデータ解析企業の話がちょっと前にMotherboardに載っていて、面白くてついつい読んでしまったんですが、読後にいや～な感じが残る話でした。 要するに、｢いいね｣を何個か見るだけでマシンはほぼ完ぺきに個人のプロファイリングができるんですね。そして、そのプロファイリングをベースに｢対
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
Rで解析：インタラクティブなヒートマップ！D3.jsを利用した「d3heatmap」パッケージの紹介
ヒートマップをインタラクティブに操作する「d3heatmap」パッケージがリリースされました。本パッケージのメインコマンド”d3heatmap”はgplotsの「heatmap.2」コマンドと多くが共通しているので、これらパッケージの使用経験があるとすぐに使いこなせると思います。 ためしに本パッケージより「400*50の20,000データ」を出力したところ、多少のモタつきはありますがぐりぐり動きました。サーバー経由でなければ一般的な使用方法には十分かと思います。なお、距離の計算は搭載メモリに依存しますのでデータ数は使用環境により異なります。 また、紹介する出力結果は利便性を考えて「50*10の500データ」としています。最下部に表示しています。ぐりぐり動かしてみてください。 Rを使用し始めたころから考えると、これほど多くのインタラクティブな結果を出力するパッケージがリリースされるとは思って
ビッグデータ活用へ指針…個人情報保護法改正案 : 政治 : 読売新聞（YOMIURI ONLINE）
政府は１０日午前、携帯電話の位置情報やインターネットの検索内容などの電子情報「ビッグデータ」の活用指針を定めた個人情報保護法改正案を閣議決定した。 ビッグデータを持つ企業などが、個人の特定ができないよう情報の一部を削除・加工すれば、本人の同意なしで第三者への提供を認めることが柱。個人情報の流出事件が相次いでいることを踏まえ、情報保護を強化する規定も盛り込んだ。 改正案では、企業などが加工した情報を第三者に提供する際、事前にホームページなどで公表するよう義務づけた。加工が必要な情報の範囲は、内閣府外局に置かれる第三者機関「個人情報保護委員会」が今後取りまとめる。委員会には企業の監督権限を与え、立ち入り検査もできるようにする。 個人情報保護の強化策としては、「データベース提供罪」を新設する。業務で得た個人情報を不正提供するなどした場合、１年以下の懲役か５０万円以下の罰金を科す。 政府は当初、個
Societas（ソシエタス）が顧客の本質理解へと導く | シナジーマーケティング株式会社
顧客理解を進める上で「ものさし」として活用。 顧客が持つ繊細な「世界観」に寄り添ったコミュニケーション戦略を立てる手掛かりとなる。 一般的に、企業が展開する施策の効果検証は、場当たり的であったり、属人的になりがちで、継続してマーケティングを行ううえで「本当に正しい」知識がたまりにくいと言えます。顧客が持つ価値観の「偏り」を把握できる「ものさし」を用いる事で、客観的かつ顧客目線で施策を評価できるため、ブレがないOODAループの実行で知識の蓄積が可能です。 活用例を見る Societas（ソシエタス）の活用例 その施策に裏付けを！ 勘頼りの施策展開はすでに限界をむかえています 顧客起点のコミュニケーションデザインやブランディングに ・顧客はどのような性格の人なのか？ ・どうすれば顧客に受け入れられるコミュニケーションができるのか？ このような課題をクリアにするため、顧客を年齢・性別・職業などと
クックパッドのデータを研究者に公開します - クックパッド開発者ブログ
こんにちは。検索・編成部の原島です。 大学の研究者にお会いすると、「クックパッドのデータを研究に使用したいんですが...」と相談されることがあります。料理に関する研究をしているけれど、実際のデータがないため、なかなか研究が進まないという相談です。 料理に関する研究が進まないのは、クックパッドにとっても残念なことです。これらの研究は、クックパッドのサービスを改善するための「芽」でもあります。データがないだけで芽が育たないのは、非常に悲しい話です。 このような現状を打破するため、本日から、クックパッドのデータを研究者に公開します。このエントリでは、我々が準備してきたデータ公開の仕様について QA 形式で解説します。 誰が利用できるの？ 申請していただいた研究者です。ただし、公的機関（e.g. 大学、独立行政法人）の研究者に限ります。申請時には、クックパッドと国立情報学研究所（後述）による審査が
『ダメな統計学』冊子PDFの公開｜Colorless Green Ideas
『ダメな統計学』表紙 現在の科学研究において統計が誤用されていることが非常に多く、そのために科学研究の信頼性が揺らいでいることを記した『ダメな統計学』の冊子PDFを公開する。これは、アレックス・ラインハート氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。理解を深めるために、訳注を比較的豊富に加えた。 2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』の冊子PDFに比べると、大幅に加筆されている。ページ数で言うと2倍以上になっている。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 『ダメな統計学
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
【データ分析】『統計学が最強の学問である』西内 啓 : マインドマップ的読書感想文
統計学が最強の学問である 【本の概要】◆今日ご紹介するのは、先日の「未読本・気になる本」の記事でも人気だった1冊。 サブタイトルとして「データ社会を生きぬくための武器と教養」とあり、なるほどそうだと感じいりました。 アマゾンの内容紹介から一部引用。あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 私はぶっちゃけ「超文系人間」ですが、本書に目を通しておいて良かったと思っております。 いつも応援ありがとうございます！ 【ポイント】■1.統計的にあみだくじは端が当たりにくい 友人たちのクセなのか、人間心理の傾向なのか、両端の縦棒を先に選ばれたことはほ
ベイズ統計分析ハンドブックは神本！ - Fire and Motion
なんかダンコーガイみたいなエントリータイトルです（そういえば最近ダンコーガイどうしてるんだろ…）．さて，仙台にはジュンク堂が駅前に3つあり，その中でイービーンズに入っているのが一番専門書がしっかり揃っていて良いです．というか，3つもいらないし，ちゃんと1つ大きいのが欲しいなぁ．．．池袋ジュンク堂が近かった自分としては仙台の残念なところは良い大きな本屋さんがないところですね． で，最近ノンパラベイズを少しだけ勉強しようと思っていて（がっつりではない），でもそのレベルだとなかなか良い資料が見当たらない．暇なときに目を通すレベルであれば，持橋さんや上田さんによる良い資料・チュートリアルがあるのですが，それ以上のこととなると真面目に論文を読むしかない．たとえば，真面目にDirichlet過程の導出と意味を理解しようとするとFerguson (1973)を読む必要があるでしょうし，そのアプリケーショ
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
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