ホンディー | ライフイズテック

ライフイズテックでデータサイエンティストをやっています。 2023年8月入社。 個人の…

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ライフイズテックでデータサイエンティストをやっています。 2023年8月入社。 個人のテックブログ(分析ノート): https://analytics-note.xyz/

テストの採点データを行列の低ランク近似で分析してみる

はじめに こんにちは、ライフイズテックのデータサイエンティストのホンディーです。今回の記事も情報AIドリルで学習していただいている皆さんの学習データの分析のお話です。 普段は項目反応理論を使って各種学習データを分析していますが、最近、その分析に行列の低ランク近似を利用することも可能だと聞きました。 自分の認識では低ランク近似は推薦システムや機械学習の次元削減で使う手法であり、ドリルの学習データやテストの採点データの分析で使えるイメージが無かったので面白そうだと感じました

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    • 情報AIドリルの学習から確認テスト受験までの日数別の成績を分析して理解の定着度を測る

      はじめに こんにちは、ライフイズテックでデータサイエンティストをやっているホンディーです。今回の記事は学習塾や予備校向けに提供している情報AIドリルで学習した内容の定着度の分析のお話です。(情報AIドリルの学習成績のデータにフォーカスした記事を書くのは、昨年12月のこちらの記事以来ですね。) 情報AIドリルの学習の進め方について上記の記事でも少し書いているのですが、改めて情報AIドリルの基本的な学習の進め方を説明します。 情報AIドリルは「ドリル」という名の通り基本的に

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      • 項目反応理論(IRT)で算出した問題の正解率はどのくらい正確なのか検証してみた

        はじめに こんにちは、ライフイズテックのデータサイエンティストのホンディーです。今回は久しぶりに項目反応理論(IRT)のお話です。 ライフイズテックが学習塾や予備校向けに提供している「情報AIドリル」というサービスがあります。この情報AIドリルではここ数ヶ月、共通テスト本番に向けて全国模試や定着度テストなど新しいコンテンツを続々とリリースしています。これら2つは元々あった学習項目と異なり、期間限定で受験するテスト形式の教材です。 ライフイズテックでは、従来から教材の改善

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        • Streamlit in Snowflake でSQL作成の補助ツールを作ってみた

          はじめに こんにちは、ライフイズテックのデータサイエンティストのホンディーです。 少し前から各所で名前を聞くようになったStreamlitについて、若干出遅れてしまいましたが、僕もようやくその便利さと面白さに気づき色々試して見るようになりました。ローカル端末上でも動かしていますが、ライフイズテックのデータ基盤で採用しているSnowflakeでも、Streamlit in Snowflake という機能でStreamlitを動かせます。その Streamlit in Sno

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          Tableau Public (無料)でもビューやダッシュボードをローカルのファイルに保存できるようになりました

          はじめにこんにちは、ライフイズテックでデータサイエンティストをやっているホンディーです。今日はTableauのお話です。 最近追加されたTableau Publicのとある機能に感動したのでそれを共有したくて記事にしました。 Tableau PublicについてTableauは有名なBI(Business Intelligence)ソフトで、直感的な操作で非常に柔軟にデータの可視化と探索的な分析が行えます。 Tableauには Tableau Desktop や Tab

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          情報AIドリルに届いた質問文をキーワードで分類する試みの紹介

          はじめに こんにちは、ライフイズテックでデータサイエンティストをやっているホンディーです。情報AIドリルというサービスで投稿された質問の分析についてのお話です。 情報AIドリルでは学習している生徒の皆様から多くの質問を頂いています。これらの質問を活用してドリルの改善に取り組んだり解答業務を効率化したりすることを目指し、類似の質問を纏めて分類し傾向を分析する取り組みを進めているので紹介します。 情報AIドリルの質問機能とは情報AIドリルはライフイズテックが塾や予備校向けに

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          項目反応理論(IRT)における受験者の学力推定方法のイメージ

          はじめに こんにちは、ライフイズテックでデータサイエンティストをやっているホンディーです。今回も項目反応理論について記事を書きます。 ライフイズテックではサービスを導入いただいた学校や塾の生徒の皆さんに良い教材を提供するため、作成している問題の質の評価に項目反応理論を活用することが多くあります。しかし、世間一般的には項目反応理論はテストの受験生の学力の評価に用いるものです。そして昨今は項目反応理論が導入された資格試験等もあるので皆さんの関心もそちらの方にあるのではないかと

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          項目反応理論(IRT)における受験者の学力推定方法のイメージ

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          テスト特性曲線を使ってテストの難しさを生徒の学力別に評価する

          はじめに こんにちは、ライフイズテックのサービス開発部でデータサイエンティストをやっているホンディーです。前回に続いてこの記事も項目反応理論のお話です。 早速ですが、皆さん学生時代にテストを受てその感想や結果について友達と話すことはありませんでしたか？その時、こんな経験はないでしょうか。 自分「今日のテストどうだった？」   心の声: (難しかったな〜〜) 友達 「今日のテストは先週のより簡単だったね。」 自分 「だよねー」   心の声: (ええっ！？まじで！) ある

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          項目反応理論の紹介

          はじめに こんにちは、ライフイズテックサービス開発部でデータサイエンティストをやっているホンディーです。 今回の記事では項目反応理論(Item Response Theory: IRT)を紹介します。これは教育や心理学の分野で試験やアンケートを作成、分析する際に使われる理論です。その必要性や利点を理解していただくため、まずは旧来のテスト理論が抱える課題から話を始めたいと思います。 旧来のテスト理論とその課題試験やアンケートを作成する際には様々な方法が用いられますが、長い

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          項目特性図で生徒の誤答を分析する

          はじめにこんにちは、ライフイズテックのサービス開発部でデータサイエンティストをやっているホンディーです。 サービスをより良いものにしていくために日々様々な分析を行っています。 教材の内容や問題とその解説を改善していくためには、ご利用いただいている生徒のみなさんの解答データを詳細に分析することが不可欠です。 このデータには、理解度や誤答の傾向が反映されており、僕たちはこれを基にして教材の質を高める方法を模索しています。 今日は、そのような解答データの分析で非常に便利な「項目

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          塾向け教材の解説改善効果を分析したときにはまりそうになった落とし穴

          はじめにこんにちは、ライフイズテック サービス開発部 データ基盤グループのホンディーです。 今日は最近行った分析で、危うく重要な点を見落としそうになった事例があるのでその内容とそこからの学びを紹介します。 前提と分析対象の施策ライフイズテックでは学習塾とそこに通う生徒様向けに情報Ⅰの学習ができる「情報AIドリル」というサービスも提供しており、日々の学習に活用していただいています。 このサービスをより良いものにするために生徒様たちの学習継続状況や各問題の正誤データなどを分

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          SnowflakeのCONDITIONAL_TRUE_EVENT 関数でユーザーの利用ログをセッション化する方法

          はじめにこんにちは、ライフイズテックサービス開発部データ基盤グループのホンディーです。転職してきて4ヶ月ほどが経ち、導入しているSnowflakeの扱いにもだいぶ慣れてきました。より効果的に活用していくために、時々Snowflakeのドキュメントを眺めているのですが、その中で他のDWHでは見かけない CONDITIONAL_TRUE_EVENT という関数を見つけました。 ドキュメントの説明の最初の方に、以下の記述がある通り、この関数を活用すると一連のログデータを手軽にセッ

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          Snowflakeに手軽にSQLを打てるJupyterマジックコマンドを作ってみた

          はじめにこんにちは、ライフイズテックサービス開発部データ基盤グループのホンディーです。今日はSnowflakeを便利に使う小技を紹介します。 データ分析の仕事をしていると、SQLでデータを取得しその後の分析や機械学習モデルの構築などをPythonで行うって場面は多いと思います。 DWHとしてSnowflakeを導入している場合、Python用のコネクタが用意されているのでこれを使うことになりますが、そのコードの記述量は結構多くて面倒に感じることがありませんか？connec

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          未経験技術のキャッチアップにChatGPTを使って感じたこと

          はじめにこんにちは、ライフイズテックのホンディーです。入社して２ヶ月目になり、社内の各種ツールやサービスのデータ構造にも慣れてきました。 今回の記事では入社直後、特に1〜2週間目の頃を振り返って苦労したこととLLM(ChatGTP)に助けられたこと、その周辺で感じたことについて書いていきます。 初めての経験者としての転職と技術スタックの壁転職自体は3回目ですが、実は職種の経験者としての転職は今回が初でした。1社目はSIerのSE(マネジメントが主業務。ほぼExcel屋さん)

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          未経験技術のキャッチアップにChatGPTを使って感じたこと

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          ライフイズテックに入社しました

          はじめにはじめまして、ライフイズテックのホンディーです。この8月にサービス開発部データ基盤グループに入社しました。これからライフイズテックのビジョン実現に向けてデータの力を使ってサービスを盛り上げていけるよう頑張ります！ 現在、ライフイズテックのサービス開発部では情報発信活動に力を入れているので、さっそく僕も一本目の記事として入社エントリーを書きます。 これまでやっていたこと軽くこれまでの経歴を紹介します。大学、大学院では数学の整数論という分野を専攻していました。新卒就職

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