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【書評】データ分析者・AIエンジニアを目指す方へ、おすすめの本を紹介
滋賀大学データサイエンス学部の教授であられる河本薫先生著の『データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考』を読みました。河本先生と言えば、前職となる大阪ガスで長年データ分析業務に従事されていた方だそうで、データ分析を上手く活かすことが出来ない既存産業で早くからデータ活用を推進されてきた「データサイエンスのパイオニア的な人物」です。
この本の目次紹介序章 データ分析に成功して、ビジネスで失敗
【XAI・説明可能なAI】SHAPも多重共線性には勝てない?という話【実例あり】
こんにちは。横浜在住のデータサイエンティスト、へちやぼらけです。
名著『機械学習を解釈する技術』を読みました。近年、注目を浴びている「機械学習の説明可能性（XAI）」について解説をされている本です。
この本のタイトルにもなっている「機械学習を解釈する技術」とは、端的に説明すると『どの説明変数がどれくらい予測結果に寄与（影響）しているのか計算する手法』のことです。構築した機械学習モデルを実業務
データ分析の名著からエッセンスを抽出してみたけど、これ、データ分析業務のフレームワークになるんじゃね？
データサイエンスを活かして会社で成果を上げるのは、ハッキリ言ってめちゃくちゃ難しい。
実際に、データサイエンティストとして働いてみると、分析以外のところで数多くの壁にぶち当たる。データの管理方法・経営層に向けたプレゼン・提案書の作成・部署間の利害関係の調整・外注の検討 などなど‥。これらの課題にぶち当たり、分析プロジェクト自体が失敗したという企業も多くあると聞く。
データ分析プロジェクトにチャ
![【盲点!】相関が[無い]なら、因果が[無い]。この命題は真か偽か？](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/20942954/rectangle_large_type_2_c641bc7ddb6697a4b54a26cf1aae1014.jpg?width=800)
【盲点!】相関が[無い]なら、因果が[無い]。この命題は真か偽か？
お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿してます。YouTuberです。笑)
筆者の最近の興味事は「因果推論」。皆さんにも因果推論の魅力を知って欲しい！ということで、因果推論を解説する動画を投稿してみました！
〇「相関・因果・交絡因子」
今回は「因果推論」に関する記事です。突然ですが、「相関関係がある(強い)からと言って、因果関係
DataRobotが普及しても「データサイエンティスト」が必要な５つの理由。
この記事を開いた”あなた”なら、既にDataRobotはご存知かと思われます。DataRobotとは、『エクセル形式のデータをドラック＆ドロップで読み込ませるだけで、自動で機械学習モデルを構築してくれる有料ソフト』です。
下の画像の様にDataRobot起動すると、以下の画面になります。この画面に対して、エクセルで集計したデータなどをドラック＆ドロップすれば、自動で機械学習を実施してモデルを作っ
【テキスト×GPS】あなたが昨日見逃した”美味しいお店”をリストアップするプログラムを作った！
お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿している、所謂YouTuberです。笑)
ポケモンGO・ドラクエウォークのブームなどを目の当たりにしてると、「GPSを使った地理情報連動型アプリって、今後流行るんじゃね？」と密かに思ってます。また、Zenlyっていう「友達と位置情報を共有するSNSアプリ」もあったりするんですよね。
と、言う
【検証】勾配決定木で『相関の強いデータ(多重共線性)』を使うと、線形回帰の様な不都合は起きるのか？？
お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿している、所謂YouTuberです。笑)
今回は、タイトルの通りです。勾配決定木で相関の強いデータ(多重共線性)を説明変数に使うと、線形回帰の様な「回帰係数が安定しない的」な不都合は起きるのか？？ これについて、検証していきたいと思います。
始めに結果を言えば、不都合起きます。予測のタスクで
「コスト付き回帰分析」という新理論を提案。会社で難を逃れた話。
お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿している、所謂YouTuberです。笑)
データサイエンティストになると悲しいもので、正しい予測結果を出すだけが仕事じゃないんですね。結果ありきで、つじつまの合う分析をして下さい！見たいな注文も時たまある。
今回は、”つじつまの合う回帰分析”をご紹介します、僕が勝手に思いついたものですので手
【新規性あり！】Lasso回帰を「適切な変数予測」に適用することができるのではないか？
お疲れ様です。東京で仕事をしているものです。へちやぼらけと申します。(統計学・機械学習に関する動画も投稿している、所謂YouTuberです。笑)
仕事の関係でLasso回帰を扱っていたのですが、『lassoの変数選択を利用して、「適切な変数予測」をしてみたら面白そう！』と思ったので実際にやってみました。完全なるｺｰﾋｰﾌﾞﾚｲｸの記事です。気軽な気持ちで読んでください。Lasso回帰を知らない方