分析屋

株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチか…

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株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチから企業の意思決定まで、 データ分析で最適解をご提供するために、分析屋社員が蓄積したあらゆる面での技術をご紹介しております。 https://analytics-jp.com

  • 初歩からゆっくり進める統計学

    統計学について、統計検定2級〜準1級の内容に触れながらゆっくり考えます。

  • 生成AIの気になるニュース・記事

    分析屋社内の生成AI活用チャットで紹介された、生成AIに関するニュースや記事を毎週お届けしています

  • Terraform奮闘日記

    Terraformの実装経験が無かった人間がAWSを用いたインフラ構築を実装できるようになるまでの道のりを記事にしています。

  • R, Step by Step -イチから学ぶR言語-

    分析屋の堀井です。 普段はライフサイエンス部で機械学習・深層学習を用いて人による判断の自動化を行っています。 大学生の頃に「R」と出会い、データ分析という世界に出会えたことで人生が変わったという経験を持つ私が、Rを布教しようと始めたシリーズです。

  • データ分析・活用の事例を分析する

    データ分析・活用の事例を集めて分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していくシリーズ。

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株式会社分析屋について

（🔄2022.1.28.更新） 弊社、株式会社分析屋（https://analytics-jp.com/）について 弊社へのお問い合わせは＜コチラ＞までお願いいたします。 以下の採用ページにも社員インタビューなど会社紹介があります♪ 【ポジション】 データサイエンティスト・データ分析エンジニア・デジタルマーケティング ※直応募限定のポテンシャル採用あり。 採用強化中！詳細は☞ https://recruit.analytics-jp.com/ ～会社紹介～【分析屋の理念

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    • 【前編】ハッカソンに初めて参加してみた【都知事杯】

      こんにちは、分析屋の池田です。 先日初めて”ハッカソン”というものに参加してみたので、 なぜ参加したのか？や、どんなことをしたのかを紹介します！ そもそもハッカソンとは？今回僕が参加した【都知事杯オープンデータ・ハッカソン2024】は2024.05.31～2025.03.15まで開催されており、個人的には長い！と思いましたが、 ただエントリーからを含めての期間なのと、期間中には課題の審査機関もあるので、体感的にはそこまで長く感じておりません。 なぜ参加したのか？参加した経

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      • 統計検定2級に向けて、ベルヌーイ試行と組み合わせの数（nPrとnCr）を考える

        分析屋の小泉と申します。 今回は2本同時リリースとして、一本は「離散変数と連続変数、階乗とガンマ関数」について、 そしてこちらではベルヌーイ試行と組み合わせの数について 一気に解説したいと思います。 どちらも相互に関係する内容ですが、文量が多くなって大変だったので分けました。 こちらの記事では、個人的に苦手だった組み合わせの数について解説しますが、 途中から離散変数や階乗が頻繁に登場します。 そのため反対の記事で解説している内容を読むと理解が深まるかも知れません。

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        • 統計検定2級以上を目指して、階乗とガンマ関数を理解したい

          はじめに分析屋の小泉と申します。 前回は有意確率について2回に分けてじっくりと解説しました。 現状や実務上の問題点まで網羅しておりますので、是非ご覧ください。 今回は離散変数と連続変数から、階乗とガンマ関数の説明を行います。 ほぼ同時リリースで出したもう一本の記事では、最初の確率分布としてベルヌーイ分布を紹介しています。 こちらの記事の離散変数や階乗を理解することで、より考えやすくなると思います。 また、途中にも出てくる二項分布に向けた『組み合わせの数』に言及するため

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        • 【前編】ハッカソンに初めて参加してみた【都知事杯】

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        • 統計検定2級に向けて、ベルヌーイ試行と組み合わせの数（nPrとnCr）を考える

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        • 統計検定2級以上を目指して、階乗とガンマ関数を理解したい

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        マガジン

        • 初歩からゆっくり進める統計学
          7本
        • 生成AIの気になるニュース・記事
          27本
        • Terraform奮闘日記
          4本
        • R, Step by Step -イチから学ぶR言語-
          6本
        • データ分析・活用の事例を分析する
          14本
        • 洞察の扉　 分析屋たちの検定ダイアリー
          10本

        記事

          生成AIの気になるニュース・記事（9/2~9/6）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 生成AIモデルなど東京大学松尾・岩澤研究室 GENIACプロジェクトにおいて、大規模言語モデル「Tanuki-8×8B」を開発し、公開しました。このモデルはフルスクラッチで開発されており、対話、作文能力を評価する指標「Japanese MT-Bench」において「GPT-3.5 Turbo」と同等以上の性能を達成しております。 また、Apache License 2.0のライセンスで

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          生成AIの気になるニュース・記事（9/2~9/6）

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          生成AIの気になるニュース・記事（8/26～8/30）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 あっという間に8月が終わってしまいましたね...ここ数日間ずっと雨続きということもあり、そろそろ涼しくなってほしいなと思います。 生成AIモデルなどGoogleは「Gemini 1.5」に新たな3種類のモデルを公開しました。 最軽量80億パラメーターのGemini 1.5 Flash-8B、Chatbot Arenaにて「Claude 3.5 Sonnet」や「GPT-4o-mini

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          初めて照会事項対応した話

          分析屋の藤島です。 臨床試験の結果をもとに、医薬品の申請をする際に照会事項対応はよく発生することであり、照会事項対応は医薬品の申請承認に関わる非常に重要です。 今回初めて現場の方で照会事項対応を行ったので、その経験談をまとめてみました。 1.照会事項対応についてそもそも照会事項とは、医薬品開発した企業が医薬品（新薬・後発）の承認申請のために提出した資料について、独立行政法人医薬品開発機構（以下PMDA）から送られてくる質問のことである。 回答の作成期間は基本的には数日であ

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          【解説】本当にWordPressはSEOに不利なのか？

          こんにちは、マーケティング部のSです。 普段はマーケティング部内のコラムチームにて、デジタルマーケティング関連のコラムを投稿しており、今回技術ブログに転載させていただくことになりました。 誰でも簡単にWebサイトを作れる便利なCMSツール、WordPress。 私自身、前職のメディア運営や自身のブログ運営で利用していたのですが、実は昨今のSEO対策には向いていないという情報を仕入れました。 今回の情報をもとに、WordPressなどのCMSを利用せず、自社開発で一からサイ

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          フリーアドレスの混沌を制す！スプレッドシートで作った座席予約システムを使いやすくしてみた話

          こんにちは、分析屋二代目業務効率化隊長の野口です。 いつもご利用いただきありがとうございます。 今回はフリーアドレス制を導入している分析屋で実際に活用している座席予約表を紹介します。従来の座席予約表では、社員間の連携がうまくいかず、不都合やトラブルが多々ありました。この状況に対処するため、スプレッドシートを用いて複数の関数を使った独自の関数を組み込みました。このブログでは、座席予約に関する社員の不満を解消するための改善し、円滑な運用を実現するための具体的な方法をご紹介しま

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          分析屋の軍師が語る！ データ課題あるあると向き合う組織的データ管理の概念とは

          ◇はじめにお久しぶりです。分析屋軍師の手塚です。約３か月ぶりの投稿となります。 前回の投稿でお話させていただいた「データの可視化を組織的に進めるための３つのポイント」はいかがでしたでしょうか。 お客様と商談が進んでいく中で「読みましたよ！」などお声がけいただくこともあり、大変うれしい限りです。 今回は前回の内容と絡めまして、組織としてどのようにデータを管理していくべきなのか概要をまとめていきますのでお付き合いください。 ◇データ管理に対する組織の課題何らかの業務において社

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          【AI活用】GAS初心者がGA4→スプレッドシートに自動集計をやってみた

          こんにちは、分析屋の池田です。 今回はGAS初心者が「GA4とスプレッドシートを使用した数値の自動集計」について chatGPTで使用したプロンプト、実際に生成されたコードを交えて体験談として書いてみました。 今回のやりたいことそもそものきっかけは、 [探索レポートのデータを手動でCSVダウンロード]→[フォルダに保存]→[提出] の作業をしていてどうにかもっと楽できないかと考え始めたのが始まりでした。 めんどくさいポイントとしては、 探索レポートの枚数が多い＋デバイス別に

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          はじめてのFigma

          はじめにこんにちは！分析屋のNです！ いつもはExcel記事を書いているのですが、前回は生成AI、そして今回はFigmaと寄り道しまくりの今日この頃です。 現在私はWebアプリケーション開発の案件に少し携わる機会をいただき、Figmaを触っています。 そもそもWeb系には全く縁がない私ですが、Figmaを3日ぐらいで操作を覚えてなんとか使っています。 初めて触ったことで、気づいたことなどを今回まとめていきますのでご興味ある方は是非ご覧ください！ FigmaとはFigma

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          生成AIの気になるニュース・記事（8/19～8/23）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 生成AIモデルなどリコーは生成AIの基盤になる大規模言語モデルを開発したと発表しました。日英中の3言語に対応し、今秋に国内の顧客向けに提供を始めます。金融業や自治体など高いセキュリティー管理が求められる組織の需要を取り込むとのことです。 自動運転車の開発に取り組むスタートアップ・Turingは日本初の自動運転向け生成AIモデル「Terra」を開発したと発表しました。現実世界の物理法

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          Terraform奮闘日記#4

          こんにちは！分析屋の加成（かなり）です。 私はAWSを用いて社内の勤怠システムのAPIを開発する業務を行っています。 具体的には下図のようなAWSの構成をTerrafromを用いて構築します。 これまでにもTerraformについての記事を書いていますのでぜひチェックしてみてください！ ・#1：Terraformのメリットや使い方 Terrafromのメリットや使い方について記載しましたので、Terraform未経験者の人は#1から読んでみてください！！ ・#2：AWSの

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          生成AIの気になるニュース・記事（8/13～8/16）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 生成AIモデルなどAppleはオープンソースの画像生成AIモデル「Matryoshka Diffusion Models(MDM)」をGitHubで公開しました。 既存の拡散モデルが抱えていた複雑さと非効率性を軽減し、高解像度画像を生成する際の学習速度と計算リソースの効率化を図る手法とのことです。 東大発スタートアップのNABLASはGoogleの音声生成モデル「SoundStor

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          Power BIでデータ可視化を簡単に

          分析屋の竹原です。 技術ブログ第2弾として、取得したデータを活用するためにBIツールの一つである、Power BIを使用した可視化法をご説明させていただきます。 第１弾では、簡単なデータの取得方法についてご説明させていただきました。こちらで取得したデータは、数字や文字列が並んだテーブルデータとなっています。このままでは、私たちはデータの内容を把握することができません。データを可視化することで、データの内容を把握していく必要があります。 可視化を行う目的とは可視化を行う目的は

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