ビジネスデータサイエンスの現場から思考する｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

Google NotebookLMはナレッジワーカーにとって最高のAIツールではないだろうか。

Google NotebookLMは、利用者が集めてきたテキスト情報に基づいてあれこれ回答してくれる生成A…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

2週間前

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問題設定のアンチパターン（続・データアナリストの頭の中）

昨日は、「データアナリストの頭の中」と題して、データ分析の問題設定のコツをお伝えしました…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3週間前

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データアナリストの頭の中（問題設定のコツ）

データ分析の問題設定はとても楽しいもので、悩みながらもやりがいを持って取り組んできました…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3週間前

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データ分析の目的をくっきりさせるには？

はじめてデータ分析に取り組むときには「どうやって分析したらよいのだろう？」と悩むものです…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

1か月前

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記述的分析の先へ（因果推論を学ぶための本）

記述的分析をひとことで説明するとデータの要約です。平均や分散の計算やグラフによる考察から…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

2か月前

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本の紹介「反事実と因果推論」

Counterfactuals and Causal Inferenceの訳本である「反事実と因果推論」を読んでいます。近年…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

2か月前

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データ分析チームを育てる（技術ブログ）

私がデータ分析を始めた十数年前と比べ、データ分析のビジネス領域が広がってきているように感じています。そして、国内でも組織内にデータ分析チームを作ることは、めずらしいことではなくなりました。その一方で、データ分析チームのチーミングには様々な課題が潜んでいます。ピープルアナリティクスの立ち上げのように、新しい試みになればなるほどその課題感は深まる印象です。ということで、データ分析チームの内製化と育成について考えたことをブログに書きました。ご興味のある方はぜひ。

Python in Excelを試す

何やらExcelでPythonを動かせるようになったということで、早速試してみました。ちょっと癖は…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

6か月前

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Chromebookのデータ分析環境について

今はクラウドやサブスクが充実しているので、ローカル端末への依存度は低くなりました。クラウ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

6か月前

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コマンドラインのすすめ（ファイルをサクサク処理したい）

Windowsでターミナルを開くことはあまりないのですが、ファイルをサクッと処理したかったので…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

6か月前

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素晴らしい実践例。エンタープライズ検索と質問応答の市場は激変するでしょう。

もちろん、セキュリティは丁寧に検討すべきですが、この分野が根本的に変わったことを実感しています。

https://tech.connehito.com/entry/2023/11/14/221416

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

7か月前

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ChatGPTによる人事データ分析（どこまでお任せできるのか）

ChatGPTが人事データ分析にどの程度使えるか試してみたのですが、あまりの出来の良さにびっく…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

9か月前

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Jupyter notebookの豆腐問題をWeb検索とChatGPTで調べてみた。

個人のデータ分析環境を真面目に整備しなおそうと思い、クラウドベースのJupyter notebookのサ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

9か月前

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問題設定の困難さと面白さ（データ分析・機械学習）

データ分析や機械学習のタスクの中で面白いのはどのフェーズ？とたずねられたら、私の場合は「問題設定」を第一にあげます。曖昧でモヤモヤしたものですが宝探しのようなワクワク感があると思っています。問題設定の面白さについて、極めて個人的な印象を書いてみます。問題設定の過程が面白い問題設定は分析テーマのストーリーを決める場面ですが、プロジェクトの種類やクライアントによって随分と進め方や求められることが異なる印象があります。もちろん、データ分析や機械学習のタスクにはある程度のパター

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データアナリストの頭の中（問題設定のコツ）

データ分析の目的をくっきりさせるには？

記述的分析の先へ（因果推論を学ぶための本）

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