データ分析あれこれ

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データ分析に関連するお気に入りのnote

運営しているクリエイター: 武田恵史

#データサイエンス

「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

データ分析で成功を収めたNetflixのドラマ「House of Cards」【Tokyo Data Science Lab 2018 基調講演書き起こし vol.4】

シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。データ分析のROIは実に13倍会社でデータ分析に取り組もうとすると、データを分析して実際どれくらい儲かるのという話が出ると思います。誰かにそれを聞かれたら「ROIは13倍です」と答えてください。1,000万円ぐらいデータ分析に使えば1億3,000万円が戻ってくるわけです。もしこれぐらいのメリットが享受でき

マーケティングミックスモデリングを1000万円近いソフトではなく「Excelでできる」様にしたワケ。

【2023年12月公開】高機能なMMMツール（無料）Robyn 徹底解説（かつて1,000万円近い欧米製のソフトを使っていましたが）今はMETAやGoogleからオープンソースで使える高機能なMMMツールがあります。METAのMMMツール「Robyn」を応用してデジタルマーケティングで広告→指名検索→コンバージョンのアシストを考慮したモデルで最適化を行う方法を2時間のYouTube講義で徹底解説しています。【更新情報2024年5月26日】「その決定に根拠はありますか？

エビデンスの「根拠の強さ」には5つの段階がある【Tokyo Data Science Lab 2018 基調講演書き起こし vol.2】

シティズンデータサイエンスラボは「データサイエンスを全ての人に」を掲げる株式会社データビークル(https://www.dtvcl.com/)が運営する公式noteです。エビデンスの根拠の強さには段階があるここまでエビデンスという話をしましたが、みなさんがエビデンスという言葉を使う場合は「後でもめないように『エビデンス』を残しておいて下さい」というような使い方をするのではないでしょうか。これは契約書や覚書という意味の「エビデンス」ですね。専門家にとって「エビデンス」と