データ分析あれこれ｜武田恵史

メルカリのデータ分析チームでやったことの振り返り

こんにちは。データアナリスト兼チームのマネージャとしてメルカリという会社に4年ほど勤めていたのですが、色々やった気はするが、思い返してみると結局の所何をしたんだっけ？という気持ちに突然なりました。僕は忘れっぽいので、今後もこういう瞬間は何度も訪れそうな気がしています。ということで、この4月から新しいことを始めるこのモーメントに自分が何をしたのかをちゃんと書き残しておくことにしました。自分自身の記憶のアーカイブの役割とともに、誰かの参考になれば望外の喜びです。

”気になるマーケの手法：試してみる➉＜コレポン2021＞若手俳優の知覚マップ

毎年、授業で体験調査し実演しているコレポン＜コレスポンデンス分析＞を今年もやってみました！コレスポンデンス分析は、数量化3類と数理的には同じ手法です。コレスポンデンス分析の基本の考え方は、行列（分割表）において、行項目と列項目の相関が最大になるように、行と列のカテゴリにスコアを与えることです。この場合の行列は、データシート、クロス集計表など、第1行（表頭）と第1列（表側）に注目する項目があり、他の部分にこの項目に対応するデータがあるものであれば何でもかまいません。相関が最

焼きいもスイーツ100人アンケートの設計図

テレビ東京コミュニケーションズとSchooが共同制作しているビジネス経済番組「ギモンの法則」の5月放送「札幌発のさつまいもスイーツがブームを仕掛けていくには？」で、「誰でもはじめられるアンケート分析のやり方」の授業を担当しています。この授業では、さつまいもを使ったスイーツのアピール方法や新商品のアイデアを導くために、焼きいも専門店のお店のオーナーである大島さんと、企画運営をしているSchooの皆さんと一緒に、「焼きいもスイーツ100人アンケート」を実施しました。「誰で

データ可視化において最も重要なスキルは何か

データ可視化のスキルはCode / Design / Journalism「データ可視化を活用した報道コンテンツを制作するにはどのようなスキルが必要か」と聞かれます。データ可視化コンテンツの制作工程は大きくCode / Design / Journalismの3つに分けることが一般的です。大規模なプロジェクトであればITエンジニア、デザイナー、ジャーナリストの3者がチームを組んでコンテンツを作ることが多いでしょう。ただ実際の作品のクレジットを見ていると、誰かが兼務する、あ

目的無きデータ分析は無駄である

何となくデータを見ることで目的など生まれない何かいいことが見つかるかもしれないからと何の目的も無しにデータを見るのは時間の無駄である。データ分析は意思決定のために行っているはずだ。であれば何らかの意思決定という目的が無ければどんなに数字をいじくりまわしたところで「それで？」で終わるだけになる。それは時間の無駄としか表現のしようがない。なおここでいう「データ分析」とは手元にあるデータを何とかするということに限らず「特定の目的の意思決定を支援するための一連のプロセス」を

データ探索型最強BIツールQlik製品の特徴をまとめてみた

私が以前使っていたBIツールQlik をご紹介します。答えはないけどデータを高速にチェックしたいなど「探索型の可視化」に強い（使わない手はない）製品です。まとめ・セルフサービス型の分析ツールとしてTableauと似ている・A/Bテスト、答えのないデータ探索において最強・ライセンスが少し高い点とメモリを消費する点からメンテナンスが重要 QlikブランドQlik Tech社のBIツールはQlik SenseとQlikViewの2つの製品があります。基本的な分析機

ワークマンから学ぶ、データドリブンな組織の作り方

アクセンチュアとQlik Technologies Incが2019年9月に実施した、イギリスやドイツ、フランス、アメリカ、日本など全9ヵ国の従業員数50名以上の企業に務める正社員計9,000人（日本人は1,000名）の調査結果によると、「データを効果的に利用するために十分な準備ができていると回答した人は15%（グローバル25%）で、データリテラシースキルに自信があると回答したのはわずか9%（グローバル21％）」でした。世界と比較して、日本のビジネスマンがデータリテラシー

東京都知事選挙　全候補者の得票率分布

　東京都知事選挙の各候補者の得票率分布を公開します。ブログ、note、Twitterなどに自由に転載して構いません。利用する際の連絡は必要ありません。　まず各候補の都内全体での得票率を見てみましょう。　上の図をおおまかに見ると、小池氏が59.70％の票を得て圧倒しており、宇都宮氏、山本氏、小野氏の3候補が10％前後で続きます。　ここまでの4人を有力候補と考えると、それ以外では2.92％の桜井氏、0.72％の立花氏が比較的多い票を得ていることがわかります。こうした都

インタビュー対談記事 @Tableau Magic（日本語訳）

Tableau Magic での原文（英語 English）：　https://tableaumagic.com/s1e6-a-conversation-with-yukari-nagata/ S1E6 / A Conversation with Yukari Nagata Data Visualization Labs Path CEO & CVO Tableau Zen Master The Head of JapanTUG Twitter: @DataVizLabs

この本を読んで機械学習を学び、Kaggleの金メダルをとりました

質問ありがとうございます。今年の7月から専業のKagglerになり、奇跡的に金メダルをとることができました。それをツイートしていたので、質問をしていただけたのだと思います。私がKaggleをやるにあたり、主に書籍で学んだので、機械学習の実力向上に直結した本をあげてみますね。最近は、日本語で学ぶことができる、良い動画もあるようですが、最近の動画は見たことがないので、動画で学びたいようであれば、他のサイトを探してみてください。また、「Kaggleのチュートリアル」でも

10代の若者の身長低下がとまらない？

※追記最新のデータにアップデートした記事をこちらに上げています。－－－－－日本人の平均身長は、明治時代からの栄養・衛生状態の改善により、ここ100年間で約15cm伸びています。しかし、その身長の伸びが近年止まってしまったどころか、逆に低身長化の傾向にあるという事実をご存じでしょうか？厚労省「国民健康・栄養調査」のデータを基に、2005年以降の年代別平均身長の推移がこちらです。 20-40代の男性の平均身長は、ほぼ170㎝を超えています。50代でも2017年に

初めまして。Tableau女子会です。〜会長より〜

こんにちは。noteをお読みいただきありがとうございます！ web担当のishiakiです。今回はTableau女子会についてご紹介します。本来はTipsや活動報告よりも先に自己紹介すべきだったのですが、前後してしまいました…(^_^;) 改めまして、Tableau女子会とは何なのか、ご紹介させていただきます。 Tableau女子会（略してTab女（タブジョ））は、2015年6月から始まっています。今でこそ様々なTableauユーザー会が存在しますが、一番最初に立ち上がった

「データは真実」はほんとうか

最近、データを使うということが手段でなく、目的になってしまい、その挙げ句、データが「神格化」されてしまっているような風潮があります。つまり、データが言うのだから、間違いはないというわけです。そこで「データ・ドリブン」という言葉が先歩きをしてしまうのでしょう。もちろん、単に「データ」と言っても、人によってその意味することは様々ですが、その中でも、英語では、「Raw Data」、日本語にすると「生データ」、つまり加工する前の、とれたてほやほやのデータという意味でのデー

AIにデータは必要か

　毎日のようにデータの重要性を強調した記事が新聞他のメディアで取り上げられている。実は、この議論に私は同意しない。　約５年前、AIのブームが始まった。そして、この５年間に、実ビジネスへの適用も始まっているし、そのための人材の育成なども始まっている。そして、ＡＩの活用にはデータが必要で、データを大量に持っている会社や国が強いという議論になっている。　私は、これが違うと思うし、しかも、現在のAIの活用は、間違った方向に進んでいると思っている。　現在のデータやAIを使っている

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