初心者向け、コンサルタントが教えるエクセル（Excel）入門 - 戦略コンサルによる転職ブログ
こんにちは、戦略コンサルタントです。 今回は私の「社会人であればこんくらいは最低限出来てよ」というフラストレーションをぶつけた「これだけ最低限知ってろ」です。非常に長い記事ですが、目次をうまく活用しながら自分に必要な部分を読むようにして下さい。 エクセルで出来ること あるべきフォーマット/作ってはならないフォーマット 初心者でも知っておくべき頻出ショートカット alt + e + s(alt系は順番に押す) ：形式を選択して貼り付け 範囲選択のshift,ctrl フォーマット用) alt+w+v+gで罫線非表示 shift+ctrl+1でカンマ表示,shift+ctrl+5で％表示 ctrl+1でセルの書式設定 関数：兎にも角にもvlookup! vlookup ピボットテーブル 分析結果を伝える・グラフ作成 データだけでは意味を成さない、比較を行って初めて意味がある 簡単な分析設計をや
総務省｜報道資料｜データサイエンス・オンライン講座第2弾 「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講者募集開始
総務省は、本日、将来の経済成長を担う“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、データサイエンス・オンライン講座の第2弾「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講者の募集を開始します。 この講座は、行政やビジネスでの活用を想定した実践編講座です。 ○ 我が国の国際競争力を強化し、経済成長を加速化させるためには、ビジネスの現場においても、公的統計やビッグデータを活用した課題解決能力の高い人材、いわゆるデータサイエンスを身に付けた人材が不可欠となっています。 ○ このような状況を踏まえ、総務省統計局及び統計研修所は、“データサイエンス”力の高い人材育成のための取組として、自らの学びをサポートするウェブ上で誰でも参加可能なオープンな講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を2度に渡り開講し、延べ2万人を超える多くの方に受講いただきました。 ○ 本日、上記入門編講座に続く第2弾の講
Microsoft Word - HowToStartDataAnalytics.docx
はじめに クラウド関連技術の進化とその普及により、データ分析に必要なコストは⼤大き く低減しました。以前であれば数千万〜～数億円かけて構築した分析インフラも、 今では⽉月額数⼗十万程度度で簡単に⽴立立ち上げることが出来ます。本資料料では、スモ ールスタートで「データファースト」を推進する分析プロジェクトの始め⽅方に ついて、 詳細をご紹介していきます。 現在データ分析に携わっているものの様々 な事情でなかなか本格始動出来ない⽅方にとって、少しでも助⼒力力になれば幸いで す。 ⼀一般的なデータ分析プロセス ⼀一般的に「データ分析」をプロジェクトとして始めるにあたっては、会社や上 司から「⽬目標」や「仮説」を求められることが多いかと思います。それが明確 であるがゆえにデータ分析が活き、その「確証」（または否定）を元にビジネ スプロセスが回っていくと考えられるからです。 データ分析を始めるには相
トラフィック解析の基本「organic」と「referral」と「(direct)/(none)」を理解しよう。
ユーザーがWebサイトに訪問してくれる。これってかなり嬉しいことですよね。 Googleアナリティクスのメニューの「参照元 – すべてのトラフィック」で、ユーザーが「どの経路からサイトにアクセスしてきたか」を見ることができます。 organic（オーガニック検索） GoogleやYahooなど、検索エンジンを使って検索した結果（検索結果のクリック）から来訪している。 「google/organic」であれば、Googleで検索してサイトに訪れたという意味になります。 ※広告などのリンクからの来訪は含まれません。 ”オーガニック”って言葉、あまりピンとこないかもしれません。 何となくオーガニックコットンとかオーガニックコスメとか、そんな有機栽培的なイメージが…（私だけかな？） ここでは「オーガニック検索＝自然検索」と訳されます。 お金を払った広告やブログからの意図的なリンクではなく、「自然に
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
Biz/Zine
課題特定後に潜む、ロジカルデータ分析の罠──“方策くん”を卒業する要因思考 前回、新潟県燕市における金属製品製造産業の課題を、データを多面的に掘り下げて特定した。多くの人はこの後、個々の課題に対する「方策」を立てがちだ...
Instagramでトレンドをキャッチ！「Aista（アイスタ）」正式版、本日より申込受付開始！
Instagramでトレンドをキャッチ！「Aista（アイスタ）」正式版、本日より申込受付開始！無料版と有料版（月額1,000円）があり、お申込を頂くとトライアルで有料版を申込当月無料でご活用が可能です。 notari株式会社（本社：東京都目黒区）は日本初Instagram専門分析ツール「Aista（アイスタ）」正式版をローンチ致します。費用は無料版と有料版（月額1,000円）があります。お申込を頂くとトライアルとして有料版を申込当月無料でご活用頂くことができます。 スタッツトップ Aista通常版無料トライアルの申し込みはこちら https://notari.co.jp/contact/ 瞬間を切り取り、イメージを用いて共有できるInstagram。著名人や生活者はイメージを用いて、非言語による直感的なコミュニケーションを楽しんでいます。この度、弊社はInstagramユーザーの増加・利
機械学習概論 講義テキスト
2015/04/14 初期バージョン 2015/04/16 ver1.4（参考資料追加、k平均法の解説追加など） 2015/04/20 ver1.5（最大対数尤度関数の評価、混合分布によるクラスタリングを追加） 2015/04/21 ver1.6（EM法のアルゴリズム説明を追加） 2015/04/24 ver1.7（その他の性能指標を追加） 2015/05/19 ver1.8（ギリシャ文字ベクトルフォントの修正、その他リファクタリング） 2015/05/25 ver1.9（EM法の初期データ画像を追加） 2015/06/07 ver2.1（セミナー用に修正） 2015/06/24 ver2.2（EM法の説明を追加） 2016/09/01 ver2.3（誤字修正） 2016/12/27 ver1.0 タイトルを変更 2016/07/07 ver1.4 Update
3秒でライバルサイトのアクセス数や検索キーワードを調べることができる、Chromeの拡張機能が超便利！ - SONOTA
photo by bluefountainmedia ライバルサイトのアクセス数や検索キーワードを丸裸にできると話題の競合サイト分析ツール、SimilarWeb（シミラーウェブ）。 URLさえ入力すれば簡単にアクセス数や閲覧者の平均滞在時間、検索キーワードなどがわかるため、これだけでも超便利なサイトではあるんですが、実はこのSimilar WebにはGoogle Chrome用の拡張機能が用意されているということをみなさんはご存知でしたでしょうか？ SimilarWeb - Site Traffic Sources and Ranking - Chrome Web Store ボタン１つでライバルサイトを丸裸に： SimilarWebの拡張機能をChromeに追加しておけば、気になるサイトのアクセス数や検索キーワードを３秒で丸裸にすることも可能。たとえば当サイト『SONOTA』の場合にはボ
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最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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
機械学習アルゴリズムまとめ | 株式会社フルスピード - Growth Seed
みなさんこんにちは。アナリストの荒木です。近い将来さまざまな仕事がロボットに置き換わっていくと多くの人が予想しており、そのコアテクノロジーの一つが機械学習です。GoogleがDeepMindを買収したことで機械学習という言葉も身近になりつつありますが、すでにamazonレコメンドや画像認識などで活躍しています。 そこで今回は、ウェブ担当者が「機械学習ってどんなことをやっているのだろう？」という場合に勉強できるスライドをまとめました。 ↓【無料DL】「SEO内部対策チェックシート」を無料ダウンロードする 機械学習によるデータ分析まわりのお話機械学習でどんなことをしているのかをまとめたスライドです。データのこと・機械学習のこと・評価のこと・分析のことの4部構成で、データマイニングの一連の流れを学ぶことができます。 Deep LearningGoogleの猫認識例で有名になった手法を紹介したスラ
素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog
2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい？受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司が
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
データ分析で大切な４つのこと：1. 「当たり前の結果」をたくさん出す事の大切さ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
データ分析で大切な４つのこと トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 ここ数年，データの大量な蓄積とそれに対する分散並列処理が可能な環境が成熟してきました。元々はデータの蓄積やバッチの効率化といった分析バックエンド（プラットフォーム）の方にフォーカスがあてられてきましたが，やっとその先のデータ」「分析」というところ，そしてその役割を果たすデータ分析者の重要性が理解されるようになってきているように感じています。 このブームは分析者にとって非常に喜ばしいことでもあると同時に，大きなプレッシャーにもなっているような気がします。 そのプレッシャーの１つに，企画者や経営者・あるいは顧客といった結果を活用する人々（＝意志決定者）の，「これだけ材料（データ）が揃っているのだから多くの課題が解決できるはずだ」という期待に応えないといけないというプレッシャーがあると思いま
データ分析の目的は？データ分析５つのステップ『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 - ビジネス書をビジネスのチカラに。書評ブログ
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」（p.23） データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Python 機械学習プログラミング データ分析演習編
ベイズ推定の概要 超入門
カップルが一緒にお風呂に入る割合をベイズ推定してみた
機械学習によるデータ分析まわりのお話
StackPath
