ビジネスデータサイエンスの現場から思考する

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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

3か月前

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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。ちょっと癖はありましたが、可能性は広がるのではないかな？という印象です。 Python in Excelとは？Excel上でPythonコードを動かせる仕組みです。まずは動作例を一つ。以下の画面は、Excelシートにあるデータの基本統計量を表示したものです。一旦pandasのデータフレーム'df'に取り込んでからdescribe()を実行しました。結果をセルに展開できるのが面白いところ

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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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…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

9か月前

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データ分析・機械学習の利用シーンを考えるための「デジタル技術利用検討マトリックス…

ビジネスシーンでデータ分析や機械学習を利用することは特別なことでなくなってきました。決し…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

10か月前

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10年前、新米データサイエンティストの頃に何を悩んでいたか？

「10年前は何をしていたっけ？」夏季休暇の終わりにふとそんなことを思いました。 2013年と…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

10か月前

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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今でも根強くあります。業務プロセスの改善といっても幅は広く、たとえば、生産現場の検査作業をAIで自動化したい。物流の配送計画の効率性を向上したい。人員配置を最適にしたい。ベテランの暗黙知を見える化したい。定量的にプライシングしたい。できれば自動化したい。など多岐にわたります。こうしたテーマは少し前は「AI活用プロジェクト」などと呼ばれていました。今ではDXとい

#データ分析

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）

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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）

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