分析屋

株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチか…

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株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチから企業の意思決定まで、 データ分析で最適解をご提供するために、分析屋社員が蓄積したあらゆる面での技術をご紹介しております。 https://analytics-jp.com

  • Excelで仕事をもっと効率化！

    日々何気なく使っているExcelですが、実は全然機能が使いきれていない事も。Excelの便利機能や関数、ExcelVBAなどExcelにまつわるすべての角度から、業務効率化できるポイントをご紹介しています！

  • データ分析・活用の事例を分析する

    データ分析・活用の事例を集めて分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していくシリーズ。

  • 中田のSnowflake研究所

    分析屋の中田(ナカタ)です。Snowflakeを使って色々試したことをまとめてみました

  • 洞察の扉　 分析屋たちの検定ダイアリー

    統計検定やデータベーススペシャリストなどなど、分析屋社員が挑戦した様々な検定についてご紹介。 受験までの勉強方法や、実際の試験内容、そして検定を受験した後のキャリアアップまで書かれています。 同一の検定受験記事でも、社員ごとのバックグラウンドも様々なので読み比べても良いかもしれません。 初めて受験される方だけでなく、未経験者にも参考になる内容です！

  • マーケティング課題を集めたい

    マーケティング課題を集めていきます。

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株式会社分析屋について

（🔄2022.1.28.更新） 弊社、株式会社分析屋（https://analytics-jp.com/）について 弊社へのお問い合わせは＜コチラ＞までお願いいたします。 以下の採用ページにも社員インタビューなど会社紹介があります♪ 【ポジション】 データサイエンティスト・データ分析エンジニア・デジタルマーケティング ※直応募限定のポテンシャル採用あり。 採用強化中！詳細は☞ https://recruit.analytics-jp.com/ ～会社紹介～【分析屋の理念

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    • PowerBIで累計を作成するには？

      はじめに初めまして、分析屋のCです。 昨年5月より業務効率化チームに所属しており、現在はデータ整備やPowerBIのレポート作成・保守などを担当しています。 技術ブログではPowerBIに関するTipsや検証、BIに関連する技術の勉強した内容のまとめなどを書いていこうと思っています。 さて、今回はDAXの累計についてまとめたいと思います。 例えば下図のように日次で販売利益を累計した線グラフを表示したい時など、「DAXで累計を出したい」という場面はかなり多いです。 DAXに

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      • 【業務効率化の一歩！】関数があればどんな日付も求められる！～実践編～

        はじめにこんにちは。 分析屋のNです。 私は業務効率化チームに所属しており、ExcelやVBAの案件を主に担当しています。業務効率化チームに所属しているからには、身の回りの効率化も意識して取り組んでいきたいと考えています。 この頃の私は日付に関わる関数を算出する機会が多くありました。日付を求めることは慣れていないと難しい部分も多くありますが、特定の日付や曜日などの出し方さえ覚えてしまえばあとは組み合わせ次第です！ 今回は前回ご紹介した知っていたら便利な関数などを用いて、各種日

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        • 今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/22～4/26）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 毎週新しいモデルやサービスが公開されますね。ニュースを追うのも大変になってきました... LLMモデルなどMetaは、大規模言語モデル「Meta Llama 3」の最初の2モデルを発表しました。 8Bと70Bの2モデルで、前バージョンと比較して誤った拒否率が減少したほか、推論、コード生成、命令などの機能が向上したようです。 NECは大規模言語モデル「cotomi Pro」と「cot

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        マガジン

        • Excelで仕事をもっと効率化！
          6本
        • データ分析・活用の事例を分析する
          12本
        • 中田のSnowflake研究所
          23本
        • 洞察の扉　 分析屋たちの検定ダイアリー
          9本
        • マーケティング課題を集めたい
          8本
        • Snowflakeさわってみた。
          15本

        記事

          デザインを言語化する

          分析屋の西村です。 業務では生成AIの新規事業開発に携わっており、その中でデザインに関する仕事も担当させていただいています。 （技術ブログのサムネイルもいくつか担当しております！） 分析屋の技術ブログにはデザインに関する記事が現状あまりないのですが、わかりやすく伝えるためにデザインは必要なものだと思うので、これからデザインに関する記事を増やしていければなと思っています。 今回は「デザインの言語化」という本について紹介します。 この本はタイトルを見ると一見デザイナー向けの

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          ヘルスデータサイエンスとは？

          分析屋の藤島です。 医療系データの利活用に興味があるので、ヘルスデータサイエンスについて調べてみました。 1.そもそもデータサイエンスとは何か米国の国立標準技術研究所の報告書によると、データサイエンスとは「発見、仮説、仮説検証のプロセスを経てデータから直接実用的な知識を抽出すること」と定義されています。 また、米国のあるデータサイエンティストが作成した下記の図によると、データサイエンスはプログラミング、数学・統計学、ビジネス力などの複数分野が複合されていることがわかります

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          データ分析・活用の事例を分析する：3月は新生活にフォーカスを当てたプロモーション

          分析屋の下滝です。 本記事のシリーズでは、データ分析・活用だと思われる事例を分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していきます。 なお、データ分析の各種の枠組みを分析していくという別観点のシリーズは以下を御覧ください。 過去の事例記事の一覧はこちら。 過去の事例分析を整理してまとめた記事はこちら。 事例今回は、前回の記事と少し特徴が似ている事例を扱います。つまり、何らかの想定をもとに決定が行われており、その想定をデータに

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          データ分析自動化の最前線！Vanna.AIを試してみた

          分析屋の町田です。 従来のデータ分析では、SQLの深い知識が必要であったり、データベースや可視化ツールの複雑な操作が必要でした。しかし、近い将来これらの知識は不要になるかもしれません。最新のデータ分析自動化ツール「Vanna.AI」を用いれば、テキストで質問するだけでAIが瞬時に分析を行い、わかりやすく可視化してくれます。 今回の記事では、Vanna.AIがもたらすデータ分析の自動化について紹介し、さらにGoogle Colaboratory上で実際にVanna.AIを動

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          SASで変化量を求めるには？

          分析屋の藤島です。 3月からCROの現場にて統計解析を行っております。 統計解析を行う上で変化量を求める処理はSASでよく行います。 ただ、社内の研修や受託案件で統計解析に取り組んでいたものの、2,3カ月ぶりにSASで変化量を出すときに、苦戦してしまいました。 おそらくあまり理解できてなくて書いていなかったと思い、復習しました。 1.retainステートメントretainステートメントは、変数の値を保持するための処理を行います。 例えば、安全性を確かめるために臨床検査値（

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/15～4/19）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 毎週、生成AIの新モデルや新サービスが公開されますね。 LLMモデルイーロン・マスク氏のxAI社は「Grok」の更新版「Grok-1.5V」を発表しました。 テキストプロンプトに加え、文書や図、チャート、スクリーンショット、写真などの視覚情報を処理出来るようになりました。 既存のGrokユーザーに間もなく提供予定とのことです。 OpenAIは4月15日、アジア初の拠点となる東京オフ

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          アノテーションせずに物体検知してみた（YOLO-World v2モデル）

          分析屋の町田です。 AIによる画像認識を行う場合、通常、膨大な数の画像をアノテーションする必要があります。しかしながら、2024年に発表されたYOLO-World v2というモデルを使用することにより、アノテーションを全く行わずに物体検知を実現することが可能となります。今回は、アノテーションレスの物体検知を実現するAIモデル「YOLO-World」の概要と実際の使い方を紹介します。 YOLO-Worldの概要物体検知とは 物体検知とは、コンピュータを使って画像や動画に映

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          データ分析・活用の事例を分析する：店舗出入口からの流入数

          分析屋の下滝です。 本記事のシリーズでは、データ分析・活用だと思われる事例を分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していきます。 なお、データ分析の各種の枠組みを分析していくという別観点のシリーズは以下を御覧ください。 過去の事例記事の一覧はこちら。 過去の事例分析を整理してまとめた記事はこちら。 事例今回は、店舗における売場レイアウトの見直しを、顧客の流入データの観点から行った事例を分析します。 具体的には、以下の事

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          Advanved Data Analysisにとってのデータ分析とは

          分析屋の中田(ナカタ)です。 ChatGPTのAdvanced Data Analysisを試してみました。 Advanced Data AnalysisとはChatGPTの有料プランで使える、データ分析の機能です。 多様なデータソースに対応しており データ集計、Pythonコード生成、分析結果の示唆だしなどが可能です。 今回やることExcelの販売実績データを渡して、かなり雑に分析依頼を投げた場合に どのようなふるまいをして、どのような結果を返すのか検証します。 この機

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          SnowflakeでLangChain使ってみた

          分析屋の中田(ナカタ)です。 Snowflakeで話題のLangChainを使ってみました。 LangChainとは大規模言語モデル（LLM）によるアプリ開発を効率的に行うためのライブラリです。 PythonとTypeScriptに対応しています。 どのように効率的かというと 多様なモデル（ChatGPT、Gemini、Llama、Claude・・・）を使用できる点や Retrieval（外部データを検索して回答生成）の機能のため、さまざまなデータソースに対応している点な

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/8～4/12）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 ここ最近は生成AIのニュースが多く、社会実装が進んできた感じがありますね。 LLMモデルMistral AIが、オープンソースの大規模言語モデル「Mixtral 8x22B」を公開しました。 詳細は不明ですが、名前からして従来モデルより3倍以上のパラメーター数を備えていそうです。 カナダのAIスタートアップCohereは、ビジネス向けに最適化された最新の大規模言語モデル「Comma

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/8～4/12）

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/1～4/5）

          こんにちは。分析屋の平野です。 今週も社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事をいくつか紹介します。 先週に続き、今週も生成AIのニュースがたくさんありました。 LLMモデルxAI社が「Grok」の最新バージョンとなる「Grok-1.5」を発表しました。 早期テスターと既存のGrokユーザーに近日中に提供開始予定とのことです。 Stability AI社が「Stable Code 3B」をベースにした指示学習済みの大規模言語モデル「Stable Code Instru

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