ミズゴロウ（Lv.1）

データに関わる仕事をするミズゴロウ

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データに関わる仕事をするミズゴロウ
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東京都立産業技術大学院大学の受験記録

はじめての大学院受験 第1期の入学試験を受験し、無事に合格できました。AIITの創造技術コースで学べることになり、嬉しい気持ちでいっぱいです。 せっかくなので今回、受験するにあたって準備したことを備忘録として残そうと思います。 受験までの経緯 元々、業務の幅を広げるために学び直しを検討していました。どのように学び直すかを本格的に考え始めたのが2021年の夏頃で、様々な大学院の説明会や公開授業を受講しました。 その中のある大学院の公開授業で、「モラトリアムとして過ごす期間

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    • データ分析をする際の注意点

      　仕事・副業・大学院でのPBL活動を通じて学んだデータ分析をする際の注意として、交絡バイアスの観点からまとめてみる。 　データ分析を行う際に交絡因子を見落としている状態で分析をしてしまい、間違った結論を出してしまうことは避けなければならない。 そのためにも物事の背後から影響を与えている事象がないかを常に考えて、交絡因子の存在がないかを考えることが重要である。また、そもそもデータとして現れない事実があることを忘れてはいけない。 　交絡因子の見落としを無くすためにも、因果ダ

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      • AIITでの学び直し（2023-2Q振り返り）

        　昨日、PBLの中間発表が終わり、ようやく一段落。PBLも早くも折り返しに入ったので備忘録としてnoteにまとめておく。 PBL活動と中間発表の感想 　今期は分析手法の調査・学習が中心。実務に直結している内容ということもあり、ここは比較的に効率的にできたのではと思っている（あくまで比較的には）。と言っても、本業・副業・PBL活動の3つが重なって最後の方は時間管理がボロボロになりつつあった（お盆休みは休む！全力で休む！と思いながら取り組んでいた）。 　中間発表に参加して感

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        • AIITでの学び直し（2023-1Q振り返り）

          　1Qがあっという間に終わった。PBLを中心とした振り返りを残しておこうと思いつつ、あまりの忙しさにnoteも放置気味になってしまっていた。 1Qに履修した講義 　データサイエンス特論と創造設計特論を受講。PBLの作業量に押され気味で落ち着いて講義に出る、ということはあまりできなかった。学んだ中で業務で活かせそうなことをいくつか羅列する。 システム・シンキングのアプローチ 因果ループ図を作成することで、問題構造を可視化できる（因果ダイアグラムの考えに近いという認識をし

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          AIITでの学び直し（M1振り返り）

          　先日、PBLの配属先が決まり、無事に第1希望のPTに入ることができた！区切りとしても丁度良いので今までAIITの講義を受けて思ったことやPBLに向けて考えたいことをまとめてみる（秋入学のため、正確には次の1～2Qの間はまだM1扱いだけど、科目履修期間も含めたら1年以上在籍しているのだからM1の振り返りとしてしまう）。 科目履修+M1での単位取得状況 　現在、合計28単位を取得している。科目履修生の頃に取得した単位が複数あるため、秋入学にしては多い方だと思う。内訳は創造1

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          AIITでの学び直し（2022-4Q振り返り）

          今日ようやく4Qの課題レポートをすべて出し切ったので、やっと土日ものんびり過ごせるようになった。4Qの振り返りとして、印象に残った講義を中心に備忘録として書いていく。 地域経済分析特別演習 同時方程式バイアスが発生する需要モデルをテーマにした演習。分析手法としては、操作変数法と固定効果モデルを学んだ。知識不足だったため、講義の演習だけでは理解が追い付かず、以下の参考書を読みながら学習を進めた。 書籍を読むと操作変数法は、非順守への対処法として使われているとのこと。きちん

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          消費者行動を分析したい

          　昨日、ついに「Fit Boxing 北斗の拳 ～お前はもう痩せている～」が発売！爆笑しながら運動していたが、今日は朝から筋肉痛に… 　今回は下記の書籍の備忘録。消費者行動分析のための手法を7章構成で解説している。このシリーズは他にもいくつか持っているが、どれも説明がとてもわかりやすく、良書でおすすめ！最終章のAHPは完全初見状態で、こういう方法があるのかと読んでいてとても楽しい。 　書籍の全体の感想ではなく、4Qで取っている講義内容と重なっているコンジョイント分析と多項ロ

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          "未顧客理解"がおもしろい

          AIITの4Qの授業はまだ序盤で落ち着いているので、積読の消化中。本の置き場が大変なことになっていて、少しでも積読は減らしていきたい。年内に最低でもあと2冊ぐらいは何とかなるかな。 下記を読んで、何となくの理解しかしていなかったダブルジョパディの法則を備忘録としてまとめる（この書籍の巻末の説明が特にわかりやすく、何度も読み直したい）。 ダブルジョパディの法則 購買頻度はカテゴリーレベルで上限が決まっていて、顧客ロイヤルティには限界があるため、浸透率を伸ばす必要がある。こ

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          "未顧客理解"がおもしろい

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          AIITでの学び直し（2022-3Q振り返り）

          業務に関連する講義の備忘録 【統計・数理計量ファイナンス特別演習】 　講義のメインは回帰分析（最小二乗法）で、Stataを用いて分析を行った。講義で回帰分析を行う際はロバスト標準誤差を使用していたため、ロバスト標準誤差について備忘録としてまとめる。 　Stataで回帰分析する際、デフォルトの設定のままだと誤差項の均一分散を仮定して標準誤差が計算される。不均一分散に対して頑健な標準誤差を考慮したい場合はロバスト標準誤差を選択する必要がある。デフォルトに比べて標準誤差が大きく算

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          AIITでの学び直し（2022-3Q振り返り）

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