分析練習用教務サンプルデータについて
IRにおける分析技能を習得するための教務サンプルデータを紹介する。サンプルデータは、学科マスタ、コースマスタ、科目マスタ、国名マスタ、教員情報、授業主担当、授業分担率、学籍情報、成績情報の9つのテーブルからなり、授業分担率の設定や、成績情報の分布は自然なものとなるように配慮して作成している。smallセットとlargeセットに分けており、largeセットは1460名の学生、smallセットはその10分の1の規模のものとしている。本稿では、これらのデータテーブルから成績情報ビューを再構成する方法を解説する。
白書・審議会データベース
このデータベースの開発にあたり、文部科学省 平成30年度 私立大学研究ブランディング事業の助成を受けました。また、このデータベースの開発にあたり、公益財団法人野村財団 より、研究助成（2019年度）を受けました。
内田洋行、京大ら、高等学校を対象に「説明できるAI」の実証研究で連携協定
内田洋行、滋賀県教育委員会、京都大学学術情報メディアセンターは2月1日、高等学校の学習・指導において次世代AIで分析データを導き出す実証研究に関する三者連携協定を締結したことを発表した。 内田洋行、滋賀県教育委員会、京大、高等学校を対象に「説明できるAI」の実証研究で連携協定 このAI分析に関する実証研究は、文部科学省「GIGAスクール構想」後を見据えて実施するもので、全国で2例目の協定となる先進的な取り組みだという。 滋賀県教育委員会は、GIGAスクール構想の実現後を見据えて、学習者個々人に寄り添ったよりきめ細かい学習・指導のために学習データの活用が重要になると考えることから、京都大学学術情報メディアセンターと内田洋行の取り組みに賛同し、三者連携協定を締結したという。今後は三者共同で、滋賀県内の県立高等学校2校をモデルとして実証研究を進めていくとしている。 協定期間は、2021年2月1日
部活、給食でなぜ…絶えない学校の事故３００万件を分析：朝日新聞デジタル
校舎からの転落、登下校中の自転車事故、部活動中の大けが……。学校事故のビッグデータを分析すると、同じような事故が毎年繰り返されていることがみえてくる。国が対策を示した後も、児童・生徒らが命を失い、重い障害を負う事故はなくせていない。 全国の学校事故は２０１４～１６年度の年間平均で１０７万件。小学校は休憩時間が５割弱、授業が３割弱。体育の授業の跳び箱事故は１万５千件（中学・高校も含むと２万件余）起きていた。中学と高校は運動部の活動中が半数を超え、うち命に関わることもある頭のけがは１万２千件以上あった。 食物アレルギーの事故は東京都調布市の小学校で１２年に児童が亡くなって以来、死亡例はないが、この３年間に年間６６８件起きていた。２割の１５５件は、給食など食後の運動で発症し、重症化しやすい「食物依存性運動誘発アナフィラキシー」だった。 特徴的なのは、対策後も情報が十分に共有されず、似た事故が繰り
平均にもいろいろある－求めたいのはどの平均?
保険研究部 主席研究員 兼 気候変動リサーチセンター チーフ気候変動アナリスト 兼 ヘルスケアリサーチセンター 主席研究員 篠原 拓也 自然科学でも社会科学でも、データをあれこれと分析して、そこから仮説や命題を裏付けたり否定したりするような結果を導く。こうしたデータの分析のうち、頻繁に行われるのが、「平均をとる」という作業である。通常、平均は、データを抽出した元の集団の傾向を表すものと考えられている。このため、確率論や統計学では、平均に関する定理が多く、その考察が欠かせないものとなる。 平均は、小学校の算数で割り算をマスターした後に、高学年くらいから身につけるものだ。各データの値を足し算した結果を、データの個数で割り算して、平均が計算される。たとえば、ある学校のクラスで生徒の平均身長を求めるには、各生徒の身長の合計を生徒の人数で割ればよい。これは、「算術平均」と呼ばれる。もっとも単純で
データ分析する余裕なし、スキルを生かせない問題職場
私はプロの講師として、データ分析や問題解決（ロジカルシンキング）などの研修を実施している。すると受講している人たちの理解力には、大きな違いはないと感じるようになった。 しかし、新しいスキルを学んだ後、成果を出せているところとそうでないところの間には、はっきりと差が出ている。前回はその理由として、社員がデータ分析のスキルを使う「インセンティブ（褒美）が用意されていない」ことを挙げた。 今回は、2つめの原因を考えてみたい。スキルを使う「時間がない」という問題である。 職場に戻ると、データ分析を試す余裕がない 結論から言おう。研修や講義でせっかく学んだスキルを、職場で「試す」時間が用意されていない企業が非常に多い。研修の翌日、自分の仕事場に戻ってみると、いつもと変わらぬ業務の山に追われることになる。仕事をさばきながら、昨日習った新しいデータ分析にトライしてみようと思っても、その余裕がないのだ。
学んでも生かされない、データ分析を阻む厄介な存在
私はデータ分析や論理思考（ロジカルシンキング）といったビジネススキル研修を、プロの講師として様々な企業や団体で実施している。数多くの企業研修に立ち合った感想を言うと、受講している社員個々人の理解力には、どの企業にも大きな違いはない。 ところがその先で、研修で学んだ新しいスキルをしっかりと組織的に活用して成果を上げている企業とそうでない企業の間に、はっきりとした差が出ている。多くの研修主催者や経営者が望んでいた「成果につなげたい」というゴールに反し、学んだスキルは一向に組織に定着せず、実行されないことに頭を悩まされることになる。これは私が教えているデータ分析や論理思考の分野に限らず、ほかの研修でもよく聞く話である。 定着せず成果が出ない理由は1つではないだろう。それでも客観的な理由と背景を明らかにすると、次の一手や有効な策が見えてくることもあるはずだ。 この特集ではデータ分析の領域において、
Kyoto University Research Information Repository: <センター教員・共同研究論考>MOOC の行動ログと質問紙を組み合わせたデータ分析の設計
京都大学は2014年よりKyotoUxとして、MOOCの提供を行っている。KyotoUxの研究チームでは、MOOCで得られた行動ログに加えて、質問紙調査を設計・実施して得られた回答を分析し、MOOCの質の向上に役立てるために講義を制作するチームやコース提供者に向けたフィードバックを行っている。本論文では、質問項目の設計プロセスやフィードバックのためのデータの可視化など、KyotoUxのデータ分析の実践について報告するとともに、今後、大学においてMOOCなどを通した教育実践を推進していくうえでの課題について論じた。 Kyoto University launched the project "KyotoUx" to provide Massive Online Open Courses (MOOC) on 2014. Research team staff of KyotoUx has an
事業会社のデータサイエンティスト 会社を退職しました
元々コンサル会社から事業会社のほうでデータサイエンティストをやるようになって１年経つが辞める。そのきつかったことを匿名という場所で卑怯ながらも話したいと思う。 元々私は大学院でそこそこ統計をやってきてから、コンサル会社に行きデータサイエンティストとして事業会社へ移った口だ。 根本的にデータサイエンティストとしての資質としてざっくりいうと以下の３つが必要だと思われる。 1. 統計能力関係及びそのプログラミングや可視化能力 2. KPI設計及び事業からのKPIへの落とし込みからそのKPIからどう事業繋がるかというビジネス設計能力 3. 上を基にしたコンサル能力 私能力的には１がやや強く、その次に２がまぁまぁそして３はまだまだといった所で事業会社でデータサイエンティストとして孤軍奮闘をすることになった。 入社理由データはあるが、なかなか活用できていないこともあり、分析から企画から関われるという事
データ分析は「強者の武器」、駆け出しのうちはデータが貯まるまでの間に他にやるべきことがある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな面白い記事が出回っているのを先日見かけたのですが。 この6年弱のデータ分析業界での個人的な経験や業界内で見聞してきた知見の範囲で言うと、そもそも「データ分析は『強者の武器』であって小さな組織が使っても強い武器にはならない」というのがあると思っています。言い換えると「スタートアップと呼ばれているうちはデータ分析以外のところに注力すべき」ということかと。ということで、その辺の話をざっくり書いてみようかと思います。 データ分析の効果は「掛け算」なので、元手が多くないと意味がない これまで色々な場で色々なデータ分析の専門家によって言い古されてきた言葉*1とされるのが「データ分析の効果は『掛け算』」だということ。 つまり、データ分析の効果というのは一般には「売上プラス1億円」とかではなく「売上1%アップ」という感じになりやすい、ということです。すると当然な
RIETI - 日本の人事を科学する―因果推論に基づくデータ活用
2009年にRIETIで始めた研究プロジェクト「企業内人的資源配分メカニズムの経済分析」は、個人情報を落とし匿名化した上で企業から提供された社員の基本属性、職務履歴、評価、労働時間などのパネルデータを、公的機関が管理し学術研究のために提供するという世界でも例がない画期的な試みでした。また、2014年から、東京大学とワークスアプリケーションズ社とのパートナーシップのもと始めた人事情報活用研究会では、自社データの活用に興味を持った企業を集め、統計学を用いて経営課題を分析したり、人事施策の効果を測る試みを続けてきました。これまでの研究や活動の中で蓄積してきた知見を整理し、女性活躍支援、働き方改革、採用、管理職評価、離職、高齢者雇用の6テーマを取り上げてお話しします。日本企業の人事機能の効率化のために、なぜ今データ活用が必要なのかも併せて議論します。 私の専門分野は人事経済学・組織経済学です。伝統
気象庁｜報道発表資料
都市化による気温上昇等の調査結果を「ヒートアイランド監視報告2015」として気象庁ホームページで公表しました。 関東、近畿、東海地方の2015年8月のヒートアイランド現象を解析した結果、都市化の影響は、太平洋高気圧に覆われ各地方とも猛暑日の続いた8月上旬に明瞭に現れていました。 気象庁は、「ヒートアイランド対策大綱」に基づき、国や自治体等が進めるヒートアイランド対策に資するため、ヒートアイランド現象の監視結果や最新の知見を「ヒートアイランド監視報告」として平成17年から毎年公表しています。今般、2015年のヒートアイランド現象の解析結果や資料を含む最新の成果を取りまとめ、気象庁ホームページで公表しました。 ＜「ヒートアイランド監視報告2015」の構成＞ 1. 観測データの長期変化からみる各都市のヒートアイランド現象 1.1 気温 1.2 湿度 1.3 降水 2. 都市気候モデルで再現された
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データ対話型AIの衝撃 ～データ対話型AIは働き方を変えるのか～ | 柏村 祐 | 第一生命経済研究所
研究キャリアを成功へと導くには 若手研究者者（Early Career Researcher: ECR) のためのガイド 第二版 アラン・M・ジョンソン教授 オーストラリア名誉勲章AM受章 文学修士（優等）、教育管理学修
退学者予測におけるGPAと欠席率の貢献度
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https://www.keinet.ne.jp/gl/14/s/14_s_part3.pdf