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Marketing｜Data Science｜Downbeat Music

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文系マーケターの私が読んだデータサイエンス書籍

データサイエンス関連の書籍についての読書録です。 SQLベースはOracle Masterを取得するための対策本なのですが基礎から順を追って勉強できて、内容もかなり網羅されているためSQLはこれしか読みませんでした。ただ、with句とかについて記述がなかったので別途自分で調べて学んでいます。 統計学(基礎)統計学はこれだけでは足りなすぎるのですが、最初の一冊としてはこれ以外考えられなかったので。Rのコードサンプルを交えてやさしめに解説されています。 Rグラフィッククック

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    • Kaggle用のソースコードをgit管理に変えたときに行った手続き

      備忘…✍️ 手順・gitをインストールしておく ・行ったコマンドは以下 ##まずは，docker compose したディレクトリに移動git init##ここで.gitignoreを作成してrootディレクトリに格納したgit add .##一応，git statusしてaddされてるファイルを確認したgit commit -m "first commit"git branch -M maingit remote add origin https://github.co

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      • KaggleのdatasetをKaggle API経由でVS Codeのターミナルからダウンロードする(MacOS, Docker)

        ダウンロードするKaggleコンペティションはTitanicです⛴️ 私の環境Mac OS VS Code, Docker 手順1. pip install kaggle # VS Code上で新規ターミナル起動して，pip install kaggle$ pip install kaggle 2. kaggle.jsonをvscode指定のフォルダへ移動 コンペページ 「Data」タブに書いてあるダウンロードコマンドを実行． $ kaggle competit

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        • 文系マーケターの私が営業インセンティブデータをPythonで抽出した

          マーケターをやっていると営業サイドの実績データを抽出しにいかなければならないことが多々あります．今回はその中でも私にとって少しややこしかった「営業インセンティブ」の実績データ抽出について書いていきたいと思います． 私は化粧品メーカーに所属しているので営業＝美容部員が販売インセンティブをいくらもらったか」なのですが，このデータをモデリングの変数にすることを想定しています． インセンティブの支給金額は美容部員1人1人によって異なるので，集計時に必要な条件分岐が多いのが厄介です

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          文系マーケターの私がWebサイトから画像を一括取得するスクレイピングに失敗した原因の考察

          スクレイピングのゴールWebサイトから，あるディレクトリの配下にあるページの情報を取得し，ページ内にある画像を全て取得してローカル環境にフォルダ分けして保存する 取得先のWebサイトのディレクトリ構造をご紹介しておきます．「item」ページを全て取得し，各itemの写真をすべてローカルに保管していくことを目指します． .├── root│ ├── Women│ │ └── Brand_A│ │ ├── item no.1│ │

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          パーセプション・フローモデルの負の側面

          音部大輔氏の提唱する「パーセプションフロー・モデル」を私は所属するいくつかの組織で実装したことがあるのですが，その経験を通して感じたデメリットなどをまとめていきたいと思います． また，このエントリは，パーセプションフロー・モデルに理解があり，これから実装する方や実装中で上手くいっていない方が読まれることを想定して書いたものです． (私はパーセプションフロー・モデル自体の理解にこちらの書籍を使いました．) (個人的な話ではありますが，とあるメディア企業でマーケターをしてい

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          文系マーケターの私がデータサイエンスを学んで得られたマインドセット

          1．結果の強さは、仮説の強さに依存するマーケティングセクションでは、たくさんの調査やデータ管理のためのツールを導入しますが、それらを実行するにあたってあらかじめ仮説めいたことがあることは少なくて、ノリだとか誰かがやりたいと思ってるからとかで始まることが多いと思います。「なぜそうなってしまうのかな？」と少し思いを馳せてみたのですが、おそらく人に仮説を立てる力が足りなかったり、特に日本企業に多いのは強い仮説を立てると社内から反発をかうこともあったりと、人や環境のさまざまな問題で、

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          仕事部屋で使っているもの

          PCデスク幅120cmくらいの無垢天板にゴールドの脚がついているアンティークのデスクを使っています。千駄ヶ谷のshark attackにて、完全に見た目重視で選びました。購入して1年くらいすると天板が曲がってくるし脚も若干歪んでくるなど…アンティークならではの扱いづらさがありますが、見た目最優先なので仕方なし。 コーヒー関連コーヒーミル、ドリッパー、フィルタ コーヒーのプライオリティが高いので多いですが紹介します。朝目を覚ますための儀式でもあるのでコーヒーミルは手動にして

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          文系バックグラウンドな社会人でも目指せる海外のデータサイエンス修士

          文系出身の社会人が海外の大学のデータサイエンス修士号にトライしたい時、現実的にapply可能な大学がどこなのかを調べました。 候補を絞るにあたっては、文系社会人コンシャスな条件（「非情報系バックグラウンド可」「part-time」「100％オンライン」「推薦状不要」「低コスト」「修士論文不要」など）をクリアしているか？を基準にしています。 tl;dr予算・期間確保できる　→University of Colorado Boulder 低予算、2年で修了　→Universi

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