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ビジネスデータサイエンスの現場から思考する

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ビジネスでの現場経験から、データサイエンスを活用するために大切だと思ったことを記事としてまとめます。
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#データサイエンス

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…

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…

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…

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…

そのデータ分析・機械学習タスク、進めてもいいの?

AIブームは過ぎ去ってしまいましたが、データを活用して業務プロセスを改善したいという要望は…

データ分析・機械学習タスクの問題設定力を高める30の問い。

データ分析や機械学習のタスクでは問題設定が重要かつ面白いところだと考えています。以前の記…

2021年に読んでよかったと思うデータサイエンス本とその周辺

気がつけば年末ですね。今年も一年があっという間に過ぎていった気がします。仕事ではピープル・アナリティクスに注力しつつも、プロジェクトの幅が大きく広がった年になりました。 年末ということもあるので今年を振り返り、読んでよかったと思う本をまとめてみたいと思います。全11冊。あまり多くありません。 今年よく読んだ本はやはりデータサイエンスに関係するものですが、それ以外にも広がりがありました。自分自身の仕事としてマネジメントやコンサルティングの要素が強くなってきたからです。 ちな

データ分析のテーマを整理するためのフレームワーク(TIHAM)

最近、次のような質問をいただくことが増えてきました。 「データ分析を始める時にどのような…

データサイエンティスト生活でお世話になった本

みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分…

〈データ分析〉ビジネスデータ活用の方向性〜4つのシナリオ〜

こちらの記事は一時ブログに移していましたがNoteに戻しました。 Noteのエディタの方が書きや…

データサイエンスは今後ビジネスでどのように貢献するのか?

こんにちは。くにです。 みなさん、ビジネスでデータサイエンスの実践をされていますか? ここ…

データ分析者の暗黙知をどのように伝えるか。

データ分析者を育てるにあたって、自分の暗黙知をどのように初学者に伝えるのか――。今、この…

〈データ分析〉タスクの問題設定について考える。

こんにちは。くにです。 今回は、データ分析や機械学習タスクの問題設定について考えてみます…

bashでデータ処理(ワンライナーの小技を使った初期分析のすすめ)

みなさんこんにちは。くにです。 データを分析するときには、pythonやRのデータフレームに取り込んで処理する人が多いと思います。一方、小さなデータであれば、bashなどのLinuxの標準シェルでできることも結構あります。 Jupyter Notebookが登場してからデータ分析の作業が随分と楽になりました。その一方で、シェルの操作をあまり経験しないままデータの前処理や分析実務を行う人も増えてきました。 そこで、この記事では、サンプルデータを使いながらbashによる簡単な