東京大学医学部卒（生物統計学専攻）。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー／ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』（ダイヤモンド社）、『1億人のための統計解析』（日経BP社）などがある。 マンガ 統計学が最強の学問である 統計学の解説書ながら42万部超えの異例のロングセラーとなっている『統計学が最強の学問である』。そのメッセージと知見の重要性は、統計学に支えられるAIが広く使われるようになった今、さらに増しています。そしてこの春、ついに同書の内容をベースにした『マンガ 統計学が最強の学問である』が発売されることになりました。その発刊を記念し、『統計学が最強の学問であ

はじめに データ活用と生成AI 構造化されたデータと生成AI 事例 Uber LinkedIn Pinterest さいごに はじめに ikki-sanのデータ活用の民主化へのコメントをそうだなと思いながら読んで、最近自分もそんな感じの領域のことをベンダー所属のプロダクトマネージャーとしてやっているので、考えていることをまとめてみる。 この数年間で「データの民主化」はイマイチ進まなかった印象ですが、その原因は「SQLの習得難易度」によるところが大きい。そこに関しては生成AIで相当解決されるはずなので、今後はデータの民主化がスタンダードになると予想しています。— ikki / stable代表 (@ikki_mz) 2025年4月7日 データ活用と生成AI これまで社内に蓄積された構造化されたデータを取得・操作するにはSQLおよびデータベースの理解が必要であり、その理解がない人たちは誰かにデ

本記事は、データ推進室 Advent Calendar 2024 24日目の記事です はじめに こんにちは。HR領域でアナリティクスエンジニアのテックリードをしている山家雄介です。 アナリティクスエンジニアが担当する業務の一つに、データ利用者向けのいわゆるデータマートの設計・開発があります。これは、さまざまな仕様のデータソースを適切に組み合わせて、データ利用者の業務上の目的を達成することを助ける、平易に理解しやすく、ドキュメントも整備されたテーブル群を設計・開発し提供していく営みです。この業務を首尾よく進めていくには、dbtやDataformといったデータモデリングのツールの機能性を深く理解すると同時に、利用しているデータ分析基盤のSQLの仕様や機能性もよく理解しておく必要があります。 同じSQLという言語仕様の中でも、データマートの利用者によく利用される機能性と、それを開発するデータモデ

DuckDB にローカル用に UI が追加されたことが公開されました。duckdb -ui で呼び出せます。既に CLI を起動している場合でも CALL start_ui() で呼び出せます。 ローカルの DuckDB のデータを利用するこの仕組み、今まで CLI で「あれ？ちょっと列が省略されてて見づらいんだけど ...」というのがなくなります。 クエリーなどをノートブックとして DuckDB 自体に保存ができるようになるため、履歴から過去のクエリーを探す作業から解放されるのもとても良いです。 DuckDB を採用する理由が増えた気がします。 ただ、DuckDB UI の仕組みは ui.duckdb.org へのリバプロっぽい仕組みのようなので、オフラインでの利用は現時点ではできなさそうです。残念。 参考The DuckDB Local UI – DuckDBUI Extension

『SQL Everyone』はデータ分析内製化支援サービスです。 データ分析の内製化を進めるための第一歩として『SQL』を学ぶことが最も効率が良いと考えています。 目的・レベルに合わせたSQL研修を提供することでデータ分析内製化を支援します。SQLを全く知らない人が受けてもデータ分析で使えるSQLが学べるように、2つのサービスを提供しています。

データ活用がビジネスの中心になった時代『個人』としてデータ分析力が最も必要とされるスキル近年、企業の意思決定や業務効率化においてデータの重要性がますます高まっています。データは「新たな石油」とも言われ、特にAIの発展によりその活用はあらゆるビジネスにとって不可欠なものとなっています。AI活用時代においてはデータを集めること自体がビジネス上の価値にも直結しますし、変化の激しい時代の中でデータを活用することの価値もどんどん高くなっています。 かつては新入社員に求められるスキルとして「コミュニケーション力」が最も重要視されていましたが、現在はデータ分析力がそれを上回るほどの価値を持っています。これはまさに企業がデータに基づいた意思決定を重視する時代へとシフトしていることを示しています。また、会社員もリスキリングとして様々なスキルの習得がしやすい環境になっていますが、その中でもデータ分析力の習得が

Halo、毎日ニコニコしているニコです。 データエンジニアとして、今delyでデータに関するいろいろな楽しいことをしています。 日本語は自分の母語ではないのにガタガタ書いてみましたw! 日本語でブログを書くのは少し難しいですが、もっと上達したいため、今回挑戦しようと思っています！ それでは、早速今日のトピックに入りましょう。Let's get started 👍 はじめに 最近、私たちはすべてのproductを一つのデータ集権化platformに統合しようと多くの計画を立てています。 なぜ私たちがすべてのproductを一つのデータ中央集権化platformに統合したいのかというと、この統合によって統一されたガバナンスを実現し、セキュリティを維持することができると信じているからです。また、これにより、今まで異なるデータ基盤やワークフローで分かれていたチーム間のsiloを解消することができ

この記事は毎週必ず記事がでるテックブログ Loglass Tech Blog Sprint の79週目の記事です！ 2年間連続達成まで残り27週となりました！ 昨今、データエンジニアリングの重要性が高まるなか、データレイクハウスという言葉を聞く機会が増えてきました。一方で、BI、DWH、データレイクといった分野は、色のついた商用製品であったり大規模な技術スタックになったりと気軽に触りにくい印象があったりもして個人的に最近はあまり触れてこなかった分野でした(15年程前はだいぶBI製品にお世話になりましたが)。 でも、実はかじってみると美味しい、単なる食わず嫌いだったかもしれません。この記事では前半にデータレイクハウスを概観しつつ後半に軽くハンズオンしてみたいと思います。チョイスは、最も使われるフォーマットである Apache Parquet 、S3 Tables の元となっている Apach

ガートナージャパンは、日本企業のデータ活用に関する調査結果を発表した。データ活用の取り組みにより、全社的に十分な成果を得ている組織の割合は8％となっている。前回の調査から5ポイント増となった。 ガートナージャパンは2025年1月23日、日本企業のデータ活用に関する調査結果を発表した。過去数年の調査ではほぼ横ばいだった、全社的に十分な成果を得ている組織が増加した。 同調査によると、データ活用の取り組みによって全社的に十分な成果を得ている組織の割合は8％となった。2023年11月に実施した前回の調査に比べて、5ポイント増となっている。また、全社的あるいは一部において、何らかの成果を得ている割合は89％に達した。

データ戦略室で室長かつデータサイエンティストをしている阪上です。今回は統計学のことをもっと伝えたくて10個の事例について記しました。 『統計学で嘘をつく法』という本がありますが、人々に間違った解釈を与える以上、統計学は便利である反面、罪深いものでもあります。ビジネスの世界でデータサイエンティスト業を生業としているものとしては誤解や誤用とは向き合い続けていきたいです。 統計学などの知識を正しく理解して使うというのは中々難しいと思います。先日読んだ『統計学再入門』という書籍にも記されているように、科学者ですら誤用や誤解が蔓延しているとされる統計学において、ビジネスの世界でも誤用されないわけがないと思われます。 そこで、私が過去にビジネスを進める上で観察した統計学の誤用と、観察はしていないが良くありそうな誤用について記してみたいと思います。両者を混ぜることにより、社内で実際に生じたエピソードを特

「データを活用する」ことに焦点を当てたデータワークスペースサービス『Morph』を試してみた(Saasアカウント作成&プロジェクト探索) 近年、「データアプリケーション」や「BI as a Code」の文脈でStreamlitが人気を博しています。Pythonを活用して簡単にWebアプリケーションを構築できるStreamlitは、技術者と非技術者の双方にとって革新的なツールとして広がりを見せています。 そんな中、最近SNSで興味深いプロダクトの情報を目にする機会があり、個人的にもちょっと気になっていました。それが『Morph』(モーフ)と呼ばれるサービス/プロダクトです。 (実際に目にしたのは対象サービスのOSS版リリースに関するX投稿でした) 当エントリではMorphってどういうものなのか、実際にどんな見た目やメニュー展開がされているものなのかについて見ていこうと思います。 Morphっ

データから「最も愛してくれているお客様」を特定して売上高が10倍に成長。高級宿泊予約サイトの「一休.com」に聞く、データドリブンなプロダクト運営と顧客を絞る理由。 一休さんを取材しました。 株式会社一休 代表取締役社長 榊 淳さん、チーフディレクター 土屋 美佐子さん。⸺「一休.com」について教えてください。榊： 一休.comは「こころに贅沢させよう。」をコンセプトに掲げて、2000年に運営を開始した、高級ホテル・旅館の予約サイトです。 会社としては、消費者ニーズを捉えた事業を通して、世の中に「こころに贅沢」な時間を増やすことを目指しています。 例えば、プレミアムグルメの予約サイト「一休.comレストラン」や、贅沢体験をお届けする「一休.comスパ」など、様々なサービスを展開しています。 2012年から「データドリブン経営」を軸に、約10年で売上高が10倍以上に成長した。2024年3月

Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? BIをコード管理したくないですか？私はしたいです。 BI as Codeを謳うOSSがあるようなので、Get Startedしてみます。 環境構築 公式ドキュメントを見ると、VSCodeのExtensionを入れて開発することを推奨しているようです。 2.Open the Command Palette (Ctrl/Cmd + Shift + P) and enter Evidence: New Evidence Project 3.Click Start Evidence in the bottom status bar 拡張機能のイ

先日のことですが、こんなことを放言したら思いの外伸びてしまいました。 データ可視化は一時期物凄く流行った割に今はパッとしない印象があるんだけど、それは結局のところデータ可視化が「見る人に『考えさせる』仕組み」だからだと思う。現実の世の中では、大半の人々は自分の頭で考えたくなんかなくて、確実に当たる託宣が欲しいだけ。機械学習やAIが流行るのもそれが理由— TJO (@TJO_datasci) 2024年8月28日 これはデータサイエンス実務に長年関わる身としてはごくごく当たり前の事情を述べたに過ぎなかったつもりだったのですが、意外性をもって受け止めた人も多ければ、一方で「あるある」として受け止めた人も多かったようです。 基本的に、社会においてある技術が流行って定着するかどうかは「ユーザーから見て好ましいかどうか・便利であるかどうか」に依存すると思われます。その意味でいうと、データ分析技術にと

◎「文系社員」でもデータ分析できる生成AIマニュアル by OUTPUT CAMP meets AI◎ 「イベントアンケートを取ったが、集計する時間がない」「販売データを収集したものの、分析手法が分からない」 文系のビジネスパーソンにとってデータ分析は、「やったほうが良さそうだが後回しにして…

はじめにこんにちは。高橋です。普段はコンサルとしてデータ分析を活用したデジタルマーケティング支援などをしており、複業としてデータ分析支援やデータ分析コーチングなどもやっております。今回は法人向けSQL研修サービス『SQL Everyone』のご紹介です。 以前からデータ分析力を高めるためのアプローチとして、個人向けにデータ分析で使うSQLの入門書を出版したり、noteでSQLが無料で学べるコンテンツを提供してきました。 さまざまSQL学習用のコンテンツを提供して、嬉しいことにに多くの方に本を読んでもらったり、noteを見てもらったりしています。一方でまだまだSQLの普及には貢献できていないと感じることもあります。 そこで今回は今までのようにある種一方的に学習用のコンテンツを提供するだけでなく、実際に自分自身が講師としてデータ分析のためのSQLを教える場を作り、もっと多くの人にSQLを身につ