最近の趣味は、漫画喫茶で何時間もマンガを読み耽ることです。ちょっとした自慢は、二晩で島耕作の課長から会長までの人生を一気通貫で読んだことです。 小さい頃からマガジン派だったので、最初は「神様の言うとおり」「サイコメトラー」「進撃の巨人」「アルスラーン戦記」「金田一少年の事件簿」を読んでいました。 最近はジャンプ系に手を伸ばし始めています。「友情」「努力」「勝利」。基本コンセプトがしっかりしているので読んでいて飽きません。 「暗殺教室」のような突拍子もない設定であっても、コンセプトが明確ならば応用は可能という証明がされたことは記憶に新しいですね。 圧倒的に不利な状況で、全員がもうダメだと諦めていても、主人公だけは「まだまだ解らない、チャンスはある」と前を向きます。 その姿に私は感化され、時に涙を流すこともあります。マンガは常に勇気と希望を与えてくれます。 ただし、それに感化され過ぎて、絶望的

Power BI でビジネスデータを視覚化することで，データの分析や予測を行うにあたっては，データの特徴をいかに効果的に捉えるかということが重要となると考えられます。多くのビジネスデータは，なんらかの形で最終的に数字データとして把握され，これを的確な手法を用いて，代表となる値を求めたり，傾向をつかむなどして，特徴を比較したり，未知の値に対して予測を求めたりしているわけで，そんなとき使われている手法の多くは，概ね統計学的な考え方によって構築されていることが多くあります。 ここでは，その統計学的な考え方について，いくつかのちょっとした雑談をさせていただきます。なお，この文章では，技術的なこと，Power BI の使い方に関する Tips といったことには一切触れていません。すいません。 統計的なものの見方 「自然は数学という言語で書かれた書物である」とは，世界で初めて望遠鏡を使って天体観測をは

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは、教育業界に就職した新卒1年目のデータサイエンティストです。 新卒研修ということで自分でコンテンツを探してプログラムを組み立てる機会をいただきました！ そこで、折角なので進捗状況や学んだこと等、以後の振り返りのためにポストしていこうと思います。 今回は、自分のスキル状況、目標、具体的なコンテンツについて書いていきます。 ##現在のスキル SQLのSELECT文の基本的な部分が書ける pythonがほんの少し書ける（関数の実装くらいまで） Tableauが使える（Tableau アカデミックプログラムを利用していました） ご覧の

勝てるマーケティングを、 データサイエンスと。 サイカは、 データドリブン・マーケティングを支援する データサイエンスパートナー。

前回の「ゲームプログラマからデータサイエンティストに転職しました」 の記事でもお話したとおり、5月からデータ解析する人になりました。 とはいえ、データ解析に関しては未経験。 少しでも不安を減らすために、4月の有給消化期間は統計学のお勉強しました。 今回はおすすめしてもらった中で読んで良かった本の紹介、そして読んだ本の簡単なまとめを書いて行きたいと思います。 ※前提: 4月時点の自分の知識に関して 自分は大学は情報科学を専攻していたが、難しい数式は苦手 統計学は1コマ分受講していたが、単語を覚えている程度でかなりあやうい まず一番最初に読みたい本 「完全独習 統計学入門」 「簡単に統計学の全体像がつかめる入門書はないか」とTwitterで相談したら、こちらの本を数名の方が薦めて下さった。 完全独習 統計学入門 作者: 小島寛之出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2006/09/28メ

2014年2月9日の記事では，職業別の生涯未婚率を明らかにしたのですが，この記事は本ブログの中で一番読まれています。このようなデータはあまりないため，多くの人の関心を引いたのだと思います。 はて，なぜ職業によって未婚率が異なるのか。個々人の自由意思の総和が偶然そうなっているだけだ，という説明は到底成り立ちません。言わずもがな，各職業が得る富量や威信（prestige）が大きく影響しているとみられます。とりわけ男性にあってはそうでしょう。 それぞれの職業の威信は数値化が難しいのですが，各々が手にする富量は年収という指標で可視化できます。今回は，「就業構造基本調査」の職業中分類の統計を使って，年収と生涯未婚率の相関図を描いてみようと思います。わが国の結婚市場の現実を明らかにする作業の一つです。 私はまず，2012年の「就業構造基本調査」のデータを用いて，有業男女の職業別の平均年収を計算しました

追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層

最初の１年で読むべき本を考える 私の統計学の理解はまだまだ初歩レベルに留まっていますが、昨日飲んでる時に「初心者向けの統計の本ってどういうのが分かりやすいですか」というようなことを訊かれて、「俺に訊かれてもあまり参考には……」とか思う一方、まだ初歩レベルの位置にいる人間だからこそ言える「この本が分かりやすかったよ論」ってのもあるよなと思ったので、現時点での読書感想みたいなものをメモしておきます。一昨年、統計の勉強を始めた頃の自分にむかって書いてる感じです。 理系の人とか、ある程度統計の理解ができている人からみれば、「本質的な理解のためにはもっと難しい本がいいよ」ってなるかも知れませんが、「いやそんな難しいの勧められても独学のモチベーションが続かねーよ」っていう立場でまとめておきますｗ ここでは、 統計の勉強はしたことがなく、標準偏差とか言われても意味分からない プログラミングも全くわからな

欲しいデータがズバリ手に入るサイトをまとめました！ 市場調査をしているときや企画書を作成しているときに、「欲しいデータが見つからない…」なんてことがよくあるのではないでしょうか？ そこで、今日は、データが手に入れられるデータをまとめ、統計データを効率的に得て、上手に活用するコツをまとめました。 【目次】 政府系の統計データ３選 リサーチ会社等の公開データ１７選 データを探し、上手く利用するには？ 政府系の統計データ３選！ まず、無料で充実した情報が手に入るのが、政府や官公庁のサイトです。 皆様が払った税金でつくられているものなので、有効に活用しましょう。 １：総務省統計局 総務省統計局では、無料で多くのデータが手に入ります。 手に入るデータのカテゴリーとしては、人口・世帯、住宅・土地、家計、物価、労働などがあります。また日本全体だけではなく地域ごとのデータも手に入ります。 また、このサイト

グロースハックを本格的にしようとすると、統計学が出来ると凄く便利！今回は、この記事を見ておけば今からでも統計学を使いこなせるようになる記事をピックアップしましたので、ご覧下さい！ ハンバーガーショップで学ぶ楽しい統計学 本にもなっている統計学の入門には最適な決定版サイト。広く使われている統計手法について分かりやすく解説されています。 オンラインで無料で読める統計書22冊 Web上で閲覧可能な統計書がまとめられている超お得な情報が詰まっている記事。 WEBで読める統計関係の良質な資料 統計に関する良質な資料がまとめられている記事。 統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 統計について学べる入門書についてまとめられている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい7つのポイント 統計学を学ぶ上で、重要なポイントが整理されている記事。 統計学を勉強するときに知っておきたい

今日は、マーケティングや企画に携わる社会人なら知っておきたい、というよりは、知らないと恥ずかしい、無料で利用できる公的統計データのポータルサイト「e-Stat」の情報と、新しい統計データが自動的に飛んでくる「統計メールニュース」の情報をお届けします。 すでに6月も下旬。新入社員の方も配属部署が決まってバリバリ働いていることだと思います。 マーケティングや企画の仕事をする人にとって、調査データというのは大切なもの。 ネット上で発表される「○○のサービスのユーザー数が○○万人」なんて調査データ、みんな好きですよね。Googleトレンドのような検索ボリュームの情報や、どのブラウザがどれぐらい使われているかといった調査データも人気です。 どれも無料で入手できるデータですが、実は税金でちゃんとした手法でつくられている、質の高い調査データというのが、あるのです。 それが、政府の出している統計データ。

本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ

以前、『若者の間で激増している「できちゃった婚」』という記事に[┃┃¨╋┓]タグを付けて放置していたのですが、今日、「社会実情データ実録」さんの「都道府県別のできちゃった婚比率」のデータを見て、せっかくなので検証してみました。 じつに理由もなく直感的なのですが、経済的な側面が高いと思われるので、まずはできちゃった婚比率のデータと県民所得を付きあわせてみました。 R2=0.544とまずまずです。 他にそれらしいものとして、失業率とあわせてみると、 いまいちです。 もうちょっとばっちりくるデータはないものかと漁って見ると、厚労省に学歴別、男女別の初任給のデータがあったので、とりあえず大卒女子あたりで見ると、 やっぱり、いまいちです。 しかし、ここで高卒女子の初任給でプロットすると、 おおお！ドンピシャです。特に異常値ぽかった沖縄（右端の点）が綺麗に載っているのは驚きです。 ちなみに高卒男子のプ

先週最も読まれた記事は「こうすればワタシは“落ちる”――現役キャバ嬢に「口説き方」を聞いた（後編）」。2位も「現役女子大生のキャバ嬢に学ぶ！　プロフェッショナルなトーク術（前編）」と現役女子大生のキャバ嬢“マイちゃん”から女性を口説くテクニックを教えてもらった記事が上位を占めた。 確かに口説き術を身に付ければ、多少はモテるようになるかもしれない。しかし、恋愛を市場主義でとらえるなら、モテるためにはもっと良い方法がある。それは、競争が激しくない市場に参入すること、つまり（男性なら）男性より女性が多いような環境に身を置くことだ。 恋愛でテクニックが必要となるのは、ライバルが存在するから。もし、ライバルが存在しない環境ならば、さしたるテクニックは持っていなくとも、あきらめて（？）付き合ってくれる可能性は高くなる。モテるためには恋愛市場におけるブルーオーシャン※を探すべきなのである。 競争の激しい

J.D.パワー アジアパシフィックは9月25日、「2008年日本自動車セールス満足度調査」の結果を発表した。新車を購入した際の販売店の対応に関する顧客満足度を分析したもので、今年で7回目。「セールス担当者」「購入条件」「営業体制」「店舗施設」「商品展示」の5つのファクターの評価をもとに、満足度を1000ポイント満点で算出した。 ランキング対象となった12ブランドの中で1位となったのは、2007年調査に続き2年連続でトヨタ自動車の高級車ブランド「レクサス」。730ポイントを獲得し、業界平均の594ポイントを大きく上回った。5つのファクターすべてで最も高いスコアを獲得しており、中でも「店舗施設」や「商品展示」の評価が業界平均を大幅に上回った。 第2位は「BMW」（657ポイント）、第3位は「フォルクスワーゲン」（630ポイント）、第4位は「メルセデス・ベンツ」（622ポイント）と輸入車ブランド