記事一覧
データ分析チームの運用の仕方
以前の記事でデータ分析チームの作り方について書きました。 作り方の方に興味がある方はこちらにお願いします。 https://note.com/paradise_lost/n/n6b3f9093dd92 今回は…
Kaggleコンペの流れ-Titanicの上位者から学ぶ- N/Aなど欠損値を対応する【Kaggle チャレンジ2日目】
はじめに
昨日公式の動画を見て学んでいたですが、ちょっとひと息
実際にブロンズを取った人のやっていることをトレースしてみようと思い立ったのでまとめてみようと思います。
今回トレースするのはこちら
コンペの内容はタイタニックの乗客のデータから、生存者の予測をしようというものです。
学習データのカラムは以下です。
ざっくりですが、大きく3段階あるなと思いました。
①N/Aなど欠損値を対応する
②デ
Kaggleとは何か 【Kaggle チャレンジ1日目】
KaggleでExpertsを取れるまでの間、考えたことを残そうと思いました。
見てくれる方よろしくお願いします。
Wikipediaによると
Kaggle（カグル）は企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。
とあります。
2017年3月8日、GoogleはKaggle社を買
営業生産性を高めるデータ活用
この記事は営業生産性を高める! 「データ分析」の技術 (DOBOOKS) (Japanese) Tankobon Softcover – September 1, 2017が元になっています。
営業は定性データも多いですが、取れるデータも多くなってきた中、どのように活用したら良いでしょうか？
データが汚い、数が少ない、でも成功する企業はあります。成功しない企業と成功する企業では何が違うのでしょう
データサイエンスものがたり #1 2020年8月〜2021年1月
※何を持ってデータサイエンティストであるかの議論は置いといて、こんなやつもいるぞ面白いなー、のテンションで見ていただけると幸いです。
何もわからず始まったデータサイエンス統計分野は大学で少しかじってはいたのですが、ほぼ未経験の状態でした。社長に会社をデータサイエンスが強い会社にしたいと言われ、何もわからず始めました。
数値を扱うの自体はそこまで苦じゃなかったことと、会社のビジネスモデルや色んな業
データサイエンスの資料作成術
データサイエンスにおけるデザインの重要性データサイエンスとデザインは結びつかないかもしれません。
ですが、起こった事象のデータを測定して要素ごとに並べ、グラフを作る理由とは何でしょうか？
ひとことで言うなら「何が起こったかわかりやすいから」です。
そして簡単な事象なら良いのですが、色んなものを色んな角度から比較する時どうしてもグラフは複雑なものになってしまうものです。
価値のあるデータを失わせずに
一人の顧客を起点にしたマーケティング戦略
この記事は「たった一人の分析から事業は成長する 実践 顧客起点マーケティング」(MarkeZine BOOKS) (Japanese) Tankobon Softcover – April 8, 2019 が元になっています。
まずは私見ばかりですが、サマリです。
デジタル技術がどんどん加速的に発展して複雑化している今、マーケットはリアルタイムで変わります。その時代だからこそ変わる技術ではなく、
データ分析チームの運用の仕方
以前の記事でデータ分析チームの作り方について書きました。
作り方の方に興味がある方はこちらにお願いします。
https://note.com/paradise_lost/n/n6b3f9093dd92
今回は作ったチーム運営について書きたいと思います。
規模別の分析チーム特徴 規模により特徴や強みが違うため、それをまず知る必要があります。
①大企業
すでに様々なデータが生成されている点が大き
データ分析チームの作り方
この記事はデータ分析チームの作り方 (Japanese) Tankobon Hardcover – September 18, 2019が元になっています。
モダンデータサイエンスとは何か？ 本書でのデータドリブン企業の定義は、モダンデータサイエンスを活用して、業務を自動化・効率化してコスト削減をする企業とされています。
モダンデータサイエンスとは、2012年頃から急速に発展して来た解析用オープ
データドリブン人事戦略②-運用イメージと落とし穴
前回の記事でデータドリブンとは何か、運用する上でのポイントは何になるかを書きました。今回はデータドリブンな人事とはどんなものか実例を用いながら運用イメージを書いて見たいと思います。
今回の記事も「データ・ドリブン人事戦略 データ主導の人事機能を組織経営に活かす (Japanese) Tankobon Hardcover – June 19, 2019」が元になっています。Amazonで買えるので
データドリブン人事戦略①-概要とポイント
この記事は「データ・ドリブン人事戦略 データ主導の人事機能を組織経営に活かす (Japanese) Tankobon Hardcover – June 19, 2019」が元になっています。Amazonで買えるのでぜひ。
主観だらけですが、ざっくりとしたサマリーです。
データドリブン人事戦略とは企業の競争優位性において適切な人材確保への重要性が高まっています。しかし人事の業務時間の半分以上が管