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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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#問題設定

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…

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…

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すくて手が動く、という理由です。 ----- こんにちは。くにです。 ビジネスでデータを活用していくという話は、ますます重要になっていますね。これはWebサービスを展開する企業だけでなく、リアル店舗を持つような企業も同じだと思います。 例えば、スターバックスはデータテック企業だという記事もありました。店舗のマーケティングだけでなく、不動産や商品開発にも影響を与えているという

〈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…