データ分析(統計学)を通じてビジネス課題を解決するためのワークブック プロローグ データ分析にあたっての大切な心構えについて書いてある。 1章 データ分析を設計する データ分析をする前にやっておかなければならない問題領域の設定、評価軸の決め方を説明してある。 2章 データを事前にチエックする... 続きを読む データの性質を知りクレンジングする 3章 分析方法を選ぶ データの特性を表現する代表値(平均値、中央値、最頻値)の説明、平均値ばっかりではダメです。 クロス集計でデータ群を分ける 4章 ケース実習「新商品の配置問題」 ワーク問題 いままで習ったことで課題を解く 5章 標準偏差を使おう 標準偏差の基礎概念とエクセルを用いた計算の仕方。 6章 グループ間の差の確からしさを検証する 2つのグループ同士の平均値に差異(有益な違い? )が認められるかをp値で判断する 7章 分析結果の受け止め方と伝え方 データ分析の結果だけに囚われずに冷静になって判断すること たぶん一番難しい
Reviewed in Japan on September 19, 2016 Verified Purchase 慣れた人にとっては「何を今更……」かもしれませんが。 「最初に徹底したプランとスコープを確立することが重要」とか、 あとあと生きてくるコツが結構詰まっています。 新人向けとしては全体の業務フローを理解してもらうことに役立つはずです。 中堅向けとしては、「自分なりのやり方」の中で何が抜けているかチェックするために役立つかと。 本物のデータ分析力が身につくかどうかはコメントを控えます。「本物」の定義がないので。 Kaggleでトップを取るのが「本物」という予測精度至上主義の人にはお勧めしません。 「少しの予測精度よりも、よりデータにだまされないよう実務寄りに」という人向けです。 ディープラーニングが(人と機械の学習時間をかければ)個人PCでもできる一方で、 「とりあえず目的変数と説明変数の候補を突っ込めば機械が何とかするんだろ」という乱暴なボスも多いのが現代です。 本書を読んでもRやPythonが自在に操れるわけではないので、そのあたりはご注意を。
「本物のデータ分析力が身に付く本」と言う本を読みました。すごく勉強になったので、個人的メモをまとめてみます。 読んだきっかけ 普段は主にiOSアプリを開発するエンジニアとして働いています。8年ほどiOS一本でやってきたので、少し変化をつけたくなってきました。 ちょうどチーム内で「サービスのデータを分析して改善に活かす人」が足りてないという声があったのもあり、データ分析を勉強してみようと思いました。 最初は本を読んで体系的にまとまった知識を入れたい派なので、先輩に教えてもらいこの本を読むことにしました。 本に書かれていること この本には 「データ分析の設計から実際の分析、そしてどのように結果を伝えるか」 が書かれています。 読む前は「データ分析って要するにSQLを叩くことかな?」と思ってたのですが全然違いました。SQLはほんの一部の要素です。 1. データ分析の設計(これが重要!) 2. データの事前チェック・分析の実行 3. 分析結果の評価と表現 の3つの段階に分けて勉強になったことをメモしていきます。 1. データ分析の設計 最も重要なステップです。問題を解決するために、どういう分析をすればよいかを考えます。 本の中で、エンジニアあるあるとして、 ・とりあえず出せそうなデータをSQLでたくさん出し、そこから何かに活用しようとする が紹介されています。 これはまさに僕のことです。会社でもそれっぽいグラフを出してドヤってました(恥ずかしい! )。 本書ではこのような進め方を 「データアプローチ」 と表現し、問題を解決するためにデータを使う 「課題アプローチ」 がより重要であると言っています。 課題アプローチでは必ず何かの問題を解決するためにデータを扱います。問題は例えば「ECサイトでリピーターを増やしたい」とかです。 ECサイトでリピーターを増やすには無限の方法がありますが、それを整理してMECE(もれなくダブりなく)に分析するために 「分析の概念図」 を作ります↓ 分析の概念図 分析の概念図を作りながら考えていくことで、筋の通った分析・無駄のない分析ができます。具体的なステップは、 1. 問題領域の決定 2. 評価軸の決定 3. 問題の具体的記述 4. 要因の列挙・選択 5. 概念図に組み立てる の5ステップ。特に1, 2の段階でできるだけ広く/深く要素を挙げられると良い分析になりそうな気がしました。 2.
河村真一, 日置孝一, 野寺綾, 西腋清行, 山本華世 / 日経BP (6件のレビュー) おすすめです 自分にも、部下にも、研修にも使えます。 全部やらなくても、数問抜粋するだけできづきもあります。 ぜひやってみてください。 ブクログレビュー "powered by" データ分析時の心がけ 1 何のために、何を知ろうとしたか 2 そのためにどんな仮定を置き、どの範囲を考えに入れたか 3 どんなデータを使って、どんな意味合いの数字を出したか データ分析の手順 1 問 … 題領域の決定 2 評価軸の決定 3 要因(各評価軸の構成要素)の列挙 4 分析 続きを読む 投稿日:2020. 05. 20 書籍サイズと図解の古めかしさが気になるが、データ分析手法そのものではなく、分析の"前後"の手法に着目した書籍。 ワークを解くことまでしっかりするべきだか、それをやると読むのにかなり時間はかかる。 投稿日:2020. 04. 27 ・講座を聞いているような展開で、2時間くらいで終えられるのが良い。 ・手を動かすよりも頭を動かす、という当たり前の点が学べる。 ・意外に思考の癖があるなと思ったので、人の型に併せて考えてみる、という体 … 験には良い。 続きを読む 投稿日:2020. 02. 29 データ分析(統計学)を通じてビジネス課題を解決するためのワークブック プロローグ データ分析にあたっての大切な心構えについて書いてある。 1章 データ分析を設計する データ分析をする前にやってお … かなければならない問題領域の設定、評価軸の決め方を説明してある。 2章 データを事前にチエックする データの性質を知りクレンジングする 3章 分析方法を選ぶ データの特性を表現する代表値(平均値、中央値、最頻値)の説明、平均値ばっかりではダメです。 クロス集計でデータ群を分ける 4章 ケース実習「新商品の配置問題」 ワーク問題 いままで習ったことで課題を解く 5章 標準偏差を使おう 標準偏差の基礎概念とエクセルを用いた計算の仕方。 6章 グループ間の差の確からしさを検証する 2つのグループ同士の平均値に差異(有益な違い? )が認められるかをp値で判断する 7章 分析結果の受け止め方と伝え方 データ分析の結果だけに囚われずに冷静になって判断すること たぶん一番難しい 続きを読む 投稿日:2019.
私は今ある男性と付き合ってはいないが、お互い好きといった状況です。 私25歳、相手30歳なので、結婚を考えて付き合って欲しいと言われているのですが、 まだはっきり返事をしていません。 相手の男性は背中に刺青があります。 ワンポイントではなく、背中に割りと大きめなものです。 服を着ていれば見えない範囲です。 私の周り... 恋愛相談、人間関係の悩み オリンピックスケートボードみてるけど、あんな失敗しまくって点数低いなら、簡単な技で成功率上げた方が順位高いじゃんね? 先ごろ放送された水曜日のダウンタウンで漫画のあるあるは現実に... - Yahoo!知恵袋. オリンピック さっきダウンタウンなうでやってたんですけど、キー局のアナウンサーって倍率2000倍なの ︎まじかよ‥ やっぱりキー局のアナウンサーって普通の人は、なれないですよね? 女って可愛く生まれただけで勝ち組ですわ! アナウンサー 家庭科の食品群で… 水、しょうゆ、酒、みりん、しょうが、片栗粉、ひじき、油揚げ、にんじん、枝豆、レタス、パプリカ、コーン は何群に入るか教えてください!! 料理、食材 TikTokの越の国からのあみちに関してなんですが、TikTokであみちと調べようとすると、あみち流出などと出てくるのですが何か知っている方いませんか? スマホアプリ ヽ(´∀`)ノ 大喜利 ヽ(´∀`)ノ セリフをください バラエティ、お笑い ゲームセンターCXで、課長が挑戦したソフトで、本当に難しいタイトルを教えてください。 テレビゲーム全般 イッテQについてです。 あの宮川の牛乳祭りや大食い系で嘔吐したりするコーナー、まじでいらなくないですか?8時というごはん時なのに、なぜ日テレはそういうことを考えずに汚いものを放送するのでしょうか。モザイクかかってても無理です。あと、ジェットコースターや一気飲み系で『オエー』となるのも嫌ですね。 私は嘔吐恐怖症なので、本当にそういうコーナーはトラウマレベルに嫌いです。その次の日、熱出したくらいです。 ですが、それ以外のコーナー(中岡のQTUBE、出川のはじめてのおつかいやおかずクラブのコーナー)は好きです。 バラエティ、お笑い 今日、7月29日(木曜日)のぐるナイとケンミンショー極とダウンタウンDXのキーワードを教えてくれませんか。お願いします。 バラエティ、お笑い 【大喜利】 空欄を埋めてください バラエティ、お笑い 大喜利です。昔々、おじいさんとおばあさんが〇〇〇〇 バラエティ、お笑い 芸能人が 出演している「クイズ番組」 ・面白いですか ・つまらないですか バラエティ、お笑い 【大喜利】調理実習になったら何を期待しますか?
「水曜日のダウンタウン」 2014年11月5日(水)放送内容 2014年11月5日(水) 21:56~22:54 TBS 【レギュラー出演】 松本人志(ダウンタウン), 浜田雅功(ダウンタウン) 【ゲスト】 土田晃之, 柳原可奈子, 織田信成, 吉木りさ 【その他】 ケンドーコバヤシ, 茂木龍太, 天使もえ, 井原直樹, 曙太郎, 春日俊彰(オードリー), 小峠英二(バイきんぐ), 伊藤誠朗, 紀藤英智, DaiGo, たむらけんじ, 富岡敬, 高橋賢次 芸能人たちが持ち寄った説を検証 ケンドーコバヤシがプレゼンターとして登場し「マンガのあるある成功率0%説」を唱えた。「魁! !男塾」や「NARUTO」などのマンガから、鼻血が吹き出すようなシーンが描かれていたと紹介。 情報タイプ:書籍 著者名:宮下あきら ・ 水曜日のダウンタウン 2014年11月5日(水)21:56~22:54 TBS ケンドーコバヤシがプレゼンターとして登場し「マンガのあるある成功率0%説」を唱えた。「魁!