「おむつを買った人はビールも買う」という例えを出したときのこと
私はデータ分析が好きで長年個人で学んでいる。講師を依頼されることがある。 いろいろな会社や学校でデータ分析の講義をする機会をいただく。 「おむつを買った人はビールも買う」という有名な例えを出したとき、 以前は次のように考える人が多かった。 「赤ちゃんがいる人は外で飲めないし、自宅でビールを飲むのかな」 「赤ちゃんがいるのにお酒を飲むということは育児ストレスの発散かな」 そうやって顧客イメージを膨らませて、マーケターならば 「二つの売り場を近づけようかな。」 「少し高いビールを置いてみようかな」 「おむつ購入者にストレス発散グッズのメールマガジンを出してみようかな」 と考えるのが普通だと思っていた。 最近なんだか傾向が変わってきた。 同じ質問をすると、 「最近ビール飲む人減ってますよね」＝単語から連想したことを言う人 「ビール買った人は何でおむつを買うんですか？」＝読解力がない人 「なんでな
データから真実を見抜くために抑えたい『因果推論』の基本 - ゆとりずむ
こんにちは、らくからちゃです。 原価コンサルタント見習として、コスト・マネジメントのお手伝いをさせて頂いております。売上が増えても、製品を作るのに高い材料が必要だったり、工程が複雑で人件費が掛かるようだと利益には繋がりませんよね？そこで製品ごとに製造コストを計算して『いくらなら利益が出るのか？』『いま一番儲かっている製品はどれか？』といったことを分かりやすくお伝えするシステムの導入を支援させて頂いております。 お客様に『このコストは、この実績に連動して増減するから、これを基準に按分して...』なんてヒアリングをしながら設定作業を進めていくのですが、本当にその考え方で良いのかなあなんて思うことはよくあります。そんなモヤモヤした気持ちを抱えながら本屋さんに行った所、なかなか面白い本を発見いたしました。 「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法[Kindle版] posted w
【基本】平均値・中央値・最頻値はどう使い分ける？ | なかけんの数学ノート
主なデータの代表値に、平均値、中央値、最頻値の3つがあります。どれも、データ全体の特徴を表すものですが、どうして代表値が3つもあるのでしょうか。「1個なら覚えるのも楽なのに！」と言いたい人もいるでしょう。また、結局どれを使えばいいのかわからないという人もいるかもしれません。 ここではそういった疑問について考えていきます。3つの代表値のメリット・デメリットや、使い分けについて考えていきます。 各代表値の得意・不得意 代表値とは、データ全体の特徴を表した値のことです。平均値は、「すべての数値を足して、数値の個数で割ったもの」、中央値は、「数値を小さい方から並べたときに、真ん中に来るもの」、最頻値は、「一番個数が多いもの」です。どれも「データを特徴づける値」ですが、それぞれの代表値には、得意・不得意があります。 データが次のようにきれいな左右対称の山の形に分布していた場合は、平均値も中央値も最頻
平均値 vs 中央値
作者のページ ときどき所得などのデータを平均値（算術平均）のみで示している記事があります。しかし極端な外れ値があったり、著しく非対称だったりするデータは中央値で扱わないと実態がよく分からなくなってしまう場合があります。「平均所得600万円！」に騙されないように「平均値」と「中央値」の違いを実感しましょう。 追記１：以下の分布はLog-normalを仮定しているため必ず 中央値<平均値 です。そうじゃない分布も当然存在します。 追記２：このページの趣旨は「平均値だけ見ても実態がよく分からんこともあるので元の分布や他の統計量も気にしようね」ってことなので一々「最頻値も見なきゃ駄目だ」とかメールしてこなくていいです。 使い方：スライダをグリグリ動かして、それぞれの代表値を持つ分布の例を見てみよう。
統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 - StatModeling Memorandum
2016 - 12 - 24 統計・R・Stan関連の本、用途別のオススメ10冊 書評 R Stan 年末年始向けに、比較的読みやすい本を中心にオススメします。 統計学 入門 色々読んでみましたが、現在決定版と言えるものは存在しないように思えました。個人的には、シグマと 積分 の復習、場合の数・数え上げの方法、確率、確率変数、確率密度、度数分布と ヒストグラム 、代表値・平均・分散、確率分布、同時分布、周辺分布、確率変数の変数変換、検定、散布図と箱ひげ図、回帰、相関あたりをRなどを使いながらシンプルに説明していく本があるといいと思うのですが、なかなかバランスのとれたいい本がありません。初歩の初歩しか説明してない、グラフが少ない、検定にページを割きすぎ、分厚い、ちょっと難しいなどの不満点があります。立ち読みして自分にあった本を選ぶのがいいと思います。ネットで検索して調べるのでもいいと思います
日本人の6割が「複利」を理解していない現状を嘆く！金融教育にもっと力を入れないと、お金に弱い大人ばかりになってしまいそうです。 - クレジットカードの読みもの
約半年ほど前、複利計算を理解している日本人はわずか3割くらいしかいない…という記事を書かせていただいたのですが、これを裏付けるような統計結果が新しく出てきたので今回はそれを紹介させてもらおうと思います。 金利2％の銀行口座に100万円を入れたら5年後にはいくらになっているか？を答えられる日本人はわずか28.7％だけという調査結果。 それが2016年2月29日～3月17日に実施された「金融リテラシー調査2016」です（統計結果はこちら）。 下記の答えがわかる人は約40％： 金融リテラシー調査2016で質問された内容は下記の通り。 10万円の借入を年率20％（複利）で借りた場合、何年で返済金額が倍になりますか？という、複利を正しく理解している方であれば間違えようのない質問になります。 10 万円の借入れがあり、借入金利は複利で年率 20％です。返済をしないと、この金利では、何年で残高は倍になる
企画書や市場調査に使える！おすすめの無料の統計データ入手先まとめ - LIFE DESIGN
2016 - 06 - 16 企画書や市場調査に使える！おすすめの無料の統計データ入手先まとめ 統計データ 市場調査 企画書 業務効率化 シェアする Bookmark! Facebook Twitter Google+ Pocket それちょっと、数字で説明してくれる?と言われて困らない できる人のデータ・統計術 posted with ヨメレバ 柏木 吉基 SBクリエイティブ 2015-07-31 Amazon Kindle 楽天ブックス 記事の目的 企画書や提案書などを作成する際に、問題や提案の根拠となるデータを集めたり、市場調査をしたりする時があります。しかし、「どこで調べたらいいか分からない」「どのようにして調べたら良いか分からない」という声を良く聞きます。 そこで今回は、政府をはじめとする公共機関やシンクタンク、民間企業などの 無料の統計データを提供しているところを紹介します。ま
年収「300万円未満」や「1000万円以上」の世帯がどの地域に多いのか一目で分かる「世帯の年間収入マップ」
by Personal Creations 総務省統計局が公開している平成25年住宅・土地統計調査の中には「世帯の年間収入階級(5区分)」というデータがあり、「300万円未満、300万円〜500万円、500万円〜700万円、700万円〜1000万円、1000万円以上」の世帯がどのくらいあるかが調査されているのですが、そのデータを地図上にマッピングしたのが「世帯の年間収入マップ」です。「年収1000万円以上の世帯が5％を超える地域」など指定することで、どの地域にどういう年収の世帯が多いのかが一目でわかるようになっています。 世帯の年間収入マップ http://shimz.me/datavis/mimanCity/ ウェブサイトはこんな感じ。 画面左下から世帯年収を「300万円未満」「300万円～500万円」「500万円～700万円」「700万円～1000万円」「1000万円以上」に設定可能で
今から統計学を学ぶならコレ！間違い無しの超良質記事まとめ10選。 | SIROKグロースハックブログ
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
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
提案書や企画書づくりが驚くほど捗る！無料で入手出来る統計データ総まとめ。
プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも
総務省統計局 データサイエンス・オンライン講座 社会人のためのデータサイエンス入門
統計データを用いた分析事例を知り、 統計リテラシーを学ぶ ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・統計データからわかること① ・統計データからわかること② ・統計データからわかること③ ・統計リテラシーの重要性 ・統計を利用する際の注意点 データ分析に必要な統計学の基礎を学ぶ ・データの種類 ・代表値～平均・中央・最頻値 ・ヒストグラムと相対度数 ・四分位・パーセンタイル・箱ひげ図 ・分散・標準偏差 ・相関関係 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 データの見方と 適切なグラフの選び方を学ぶ ・統計表の見方 ・比率の見方①－クロスセクションデータ－ ・比率の見方②－使い方と注意点－ ・時系列データの見方① ・時系列データの見方② ・グラフの選び方① ・グラフの選び方② ・グラフを作る時・読む時の注意点 誰もが使える公的統計データの取得方法と 使い方を学ぶ ・公的統計とは ・公的データの入手
文系がゼロから統計を勉強するときに最初の１年で読むべき本 - StatsBeginner: 初学者の統計学習ノート
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
面グラフによる年収分布図
誰もが関心を持つ年収分布ですが，官庁統計では，おおむね100万円刻みの分布が示されています。200万円台は何人，300万円台は何人，・・・1500万円以上は何人，というデータです。 これをグラフ化するとなると，各階級が全体に占める割合（％）を出し，それらをつないだ折れ線を描くのが普通でしょう。これがいわゆる，年収分布曲線です。 しかし，多くの属性の分布を比較しようという場合，何本もの曲線を描くことになります。たとえば，20～50代の5歳刻みの年収分布を比べる場合，8本の曲線を盛り込むことになり，非常に見づらくなります。グチャグチャです。 私は，この難点をクリアする技法として，面グラフによる表現を思いつきました。いくつかの事例を見ていただきましょう。まずは，男性有業者の年収分布の変化図です。 どうでしょう。年齢層ごとの年収分布を上から俯瞰する図法です。「失われた20年」と形容される，90年代
【マーケッター必見！】市場調査や企画書作成に役立つ統計データ20選！｜経営・戦略｜経営ハッカー
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
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
１人暮らし世帯 ２１年後に４割近くに NHKニュース
日本の世帯は、高齢化や結婚していない人が増える影響で、１人暮らしの世帯の割合が１１年後の２０２５年にはすべての都道府県で最も多くなり、２０３５年には全世帯の４割近くに上るという推計を国の研究所がまとめました。 「国立社会保障・人口問題研究所」は、５年ごとに将来の世帯の推計を行っていて、今回は４年前の国勢調査を基に２１年後の２０３５年までの結果を都道府県別にまとめました。 それによりますと、２０１０年に５１８４万世帯だった国内の世帯数は、２０３５年には４１都道府県で減少し、４．４％減って４９５６万世帯になると予測されています。 世帯のパターンでは、高齢化や結婚していない人が増える影響で、１人暮らしの世帯が全国的に増えて、２０２５年にはすべての都道府県で最も多くなり、２０３５年には全世帯の３７％に当たる１８４６万世帯になるとしています。 また、世帯主が６５歳以上の高齢世帯は、２０３５年に２０１
社会人が統計学や機械学習を学ぶなら「落下傘方式」で - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今日何気なく呟いたツイートが、見ていたら結構RT&favされていた模様で。 社会人が統計学とか機械学習を独習するには、いわゆる「落下傘方式」が良いと思う。必要な時にその項目だけ学んで実践する。その繰り返しで学問体系のマス目が埋まっていけば良し。あと、初めに体系立ったテキストを分からなくても良いので通読するのも良し。だいたいの地図が頭に入る。— TJO (@TJO_datasci) 2014, 3月 31 この後も色々補足で呟いたんですが、せっかくなので簡単にまとめたものを書いてみました。これから社会人で統計学や機械学習を学ぼうと考えている人の参考になれば嬉しいです。 あ、これはベタな言い方をすれば「データサイエンティスト（死語）になるにはどうしたら良いか」にもつながる話なんですが、ここではもっと広く「統計学や機械学習を使う仕事をしたいと思ったらどう独習するべきか」という話にしておこうと思い
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