独身男性の平均資産額が急に「500万円」も増えた理由｜玉坂
統計やっている人からするとなんら特別な話でもないのかもしれませんが。知人がこんなことを言っていたんですよね。 ワシントン州の独身男性の平均資産が急に500万円ほど増えたと。 なぜだかピンときますかね。 ・コロナの影響 ・お金持ちの独身男性が一気にワシントン州に増えた ・独身男性の定義が変わった ・急激なインフレによる報酬の増加 他にもあるかもしれませんが、抽象度の大小あれど色々原因の仮説は浮かびます。 が、 上記はどれもはずれです。 正解は何だと思います？ 答え：ビルゲイツが離婚したから ビルゲイツの資産額はググった数字ですが、14兆円とのことです。 離婚したので、その数字が平均値を一気に押し上げたと。 一つの突出した数値がある場合、平均値を見るだけでは状況を把握しづらいって良い例です。こういう場合は中央値を見る必要があると。 中学、高校の先生なんかが嬉々として引用しそうなエピソードですね
サラダマックが大失敗した訳――「データの奇麗なウソ」をマーケッターはなぜ妄信するのか
編集部からのお知らせ： 本記事は『人は悪魔に熱狂する 悪と欲望の行動経済学』（著・松本健太郎、毎日新聞出版）の中から一部抜粋し、転載したものです。データサイエンティストの筆者が看破した、消費者行動をデータで読み解く上で陥りがちな「きれいごとの罠」についてお読みください。 2006年5月、マクドナルドから新メニュー「サラダマック」が登場しました。 当時のプレスリリースには「体によいことをムリせず楽しく続け、バランスのいい生活を応援するマクドナルドからの新しい提案として、野菜と果物を使ったカラダにやさしい5種類の新メニュー『サラダマック』を、2006年5月13日（土）から全国のマクドナルドで発売いたします」と記載されています。
ペパボにおけるデータサイエンティストの職種要件をまとめました - Pepabo Tech Portal
この記事は、datatech-jp Advent Calendar 2021 の10日目の記事です。 技術部データ基盤チーム データサイエンティストの zaimy です。 今回、ペパボの職位制度におけるシニアポジションの一職種として、データサイエンティストの職種要件を整理したので内容を社外にも公開します。 主に、社内でデータサイエンティストについて説明したり、ジュニアポジションの方にデータサイエンティストという職種を知ってもらいこれからのキャリアパスの参考にしていただいたりするために、データサイエンティスト協会とIPAによるスキル定義を元に、ペパボのデータ基盤の定義や、ペパボで活用しているDX Criteria1のテーマに照らして簡潔にまとめたものです。 まえおき: ペパボの職位制度について データサイエンティストとは データサイエンティストのスキルセット 3つのスキル領域の概要 4等級シ
アニメ産業 市場規模 去年 初めて“海外”が“国内”上回る | NHKニュース
去年のアニメ産業の市場規模は、新型コロナウイルスの影響でライブイベントなどの売り上げが大幅に減少し11年ぶりに前の年を下回りましたが、海外展開は好調で、調査開始以来、初めて海外市場が国内市場を上回りました。 アニメーションの制作会社などで作る日本動画協会は、去年のアニメ産業の市場規模を発表しました。 それによりますと、市場規模は過去最高を記録した2019年よりも884億円ほど減って2兆4261億円となり、11年ぶりに前の年を下回りました。 「テレビ」や「映画」など9つある調査項目のうち、いわゆる巣ごもり需要の影響で「配信」がおよそ36％増加したものの、アニメソングのライブイベントなどにあたる「ライブエンタテイメント」が前の年に比べて65％減少しました。 2015年から急激に増えている海外の配信サービスとの契約やグッズ販売などの「海外展開」は前年を上回って1兆2394億円となり、調査開始以来
京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai
画像は「京都大学「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」講座PV～ gacco：無料で学べる大学講座」より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、オンライン講座「因果推論 －一般化線型モデルとRubin因果モデルの理論－」を開講中だ。京都大学が大学院生向けに提供する臨床統計家育成コースを過去の教育経験をベースに、臨床医学のための統計学を習得できるように構成したもの。閉講日時は2022年2月28日（月）23時59分。受講料は無料。 本講座では、医学のための因果推論（causal inference）の手法とその理論を解説する。因果推論の理論を系統的にまとめた「講義ノート」が用意され、いくつかの重要な論点を対話形式で解説した動画を視聴して学習する。 因果推論を学ばなければならない理由の1つとして、医学、経済学、政治学、教育学といった分野で、実証研究の価値が高ま
『データ分析のための統計学入門』pdf版が無料公開！ 実際に読んだ感想は……？
データ活用は過度な期待を超え、徐々にビジネスパーソンの基礎的なノウハウとして定着し始めています。データサイエンティストでなくとも、データ分析の基礎的な考え方やその手法について学びたいという方は多いはず。 皆さんは、2021年3月に初学者向けの入門書『データ分析のための統計学入門 原著第4版』日本語版pdfが何と無料で公開されたのをご存じでしょうか？ 同書籍は以下のリンクから、閲覧可能です。 http://www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf 本記事では同書を書評し、データ活用・統計学初学者におすすめの使い方をレクチャーします。 『データ分析のための統計学入門』の内容は？ 何が学べる？ 『データ分析のための統計学入門』は米国のNPO OpenIntroが発行した書籍で、Mine Cetinkaya-Rundel、David M D
Daily Life:大塚淳『統計学を哲学する』を読む
August 02, 2021 大塚淳『統計学を哲学する』を読む [追記：この記事について大塚さんご本人からリプライをいただいています。] 昨年出版された大塚淳『統計学を哲学する』は、日本人の統計学の哲学者によるはじめての「統計学の哲学の本」である。こうした科学哲学の先端の領域になかなか日本の研究者が切り込めて来なかった中で、ついにこうした本が出版されるようになったことは大変慶賀すべきことだと思う。さらに言えば、本書は決してただの解説書ではなく、大塚さんの独自のアイデアに溢れた、統計学の哲学の研究書である。特に、ベイズ主義と古典統計をそれぞれ内在主義と外在主義の認識論になぞらえて認識論的含意を取り出そうとするあたりは、他の追随を許さない独自の議論が多く展開されている。本書は今後日本で統計学の哲学について議論する際に常に出発点となることだろう。本書は非哲学者も含めて広いリーダーシップを獲得し
総務省の無料データサイエンス入門講座、終了までのタイムアップ迫る | Ledge.ai
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス入門」講座PV』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では、総務省による「社会人のためのデータサイエンス入門」が特別開講中だ。閉講日時は3月16日の23時59分まで。学習期間は4週間なので、今すぐ始めるとギリギリ間に合うはず。登録料および受講料は無料。 本講座では入門編として、統計学の基礎やデータの見方・データの取得方法などを学べる。統計学の基礎を学ぶことで、活用編の「誰でも使える統計オープンデータ」をより効果的に受講できるという。 本講座のコースは4つの部分に分かれている。第1週では、社会でデータがどのように活用されているかについて、実際のデータを用いた分析事例を紹介する。第2週では、データを理解し、分析する際に必要な統計学の基礎について学ぶ。第3週では、日ごろ目にすることの多いデータの見方について学習する。第4週では、誰も
書評 「統計学を哲学する」 - shorebird 進化心理学中心の書評など
統計学を哲学する 作者:大塚 淳発売日: 2020/10/26メディア: 単行本（ソフトカバー） 本書は応用統計学にも造詣の深い科学哲学者大塚淳による統計学の哲学の入門書になる．序章では本書について「データサイエンティストのための哲学入門，かつ哲学者のためのデータサイエンス入門」だとある． これまで読んだ統計学の哲学についてはソーバーの「科学と哲学」がなかなか面白かった．本書ではソーバー本では扱っていなかった因果推論や深層学習についても論じられていて，そのあたりも勉強したいと思って手に取った一冊になる． 序章 統計学を哲学する？ 序章では本書のねらいと構成が書かれている．ねらいとしては，上記の入門書というだけでなく，「統計は確固とした数理理論であり，そこに哲学的思弁が入り込む余地はない」とか「統計は単なるツールであり，深遠な哲学とは無縁だ」とかいう誤解を解きたいということが挙げられている．
Exploratoryとは？|データ活用にレバレッジをかける革新的なツール
Exploratoryとはまさにデータを”Explore”（探索）する分析ツールです。Exploratoryはいわゆる「BIツール」には属さないものの、その直感的でストレートなインターフェース（画面）が組織でのデータ活用にインパクトを与えてくれるため、当社でもExploratoryを使用してコンサルティング/支援をしています。Exploratoryは明朗なクレジットカード払いで、その点で主要なBIツールよりも導入しやすく、R言語（統計解析向けのプログラミング言語）を基盤としていることから統計領域・アナリティクス分野に力点を置いたコンサルティング業務の生産性を上げられています。 そこでこの記事では、Exploratoryとは何なのか、Excelでは実現出来ないのか、Tableauとはどういった点で違うのかなど網羅的にExploratoryを解説します。 1.Exploratoryとは？Exp
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
「Pythonによる医療データ分析入門」は分析100本ノック後に必読な探索的データサイエンス本だった - Lean Baseball
今年読んだデータサイエンスおよびPython本の中でも最良の一冊でした. ホントに待ち望んでいた一冊でした. 実は密かに楽しみにしてた（待ち望んでいた）*1, 「Pythonによる医療データ分析入門」, 一通り読ませていただきましたので, Pythonによる医療データ分析入門の感想 分析100本ノック後にやると良いこと 探索的データサイエンスはデータサイエンスに関わる人すべてに関係する準備運動であり入り口であること 的な話を綴りたいと思います. なお, 最初に断っておくと, 新型コロナウイルス含む, 感染症とか流行病の話は一切触れておりません！ このエントリーは純粋に「Pythonを使ったデータサイエンス」を志向した方向けのエントリーとなります. 新型コロナウイルスだの感染症関連だのを期待されている・そう思った方はぜひ他のページなどを見ていただけると幸いです. このエントリーのダイジェスト
【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ : ライフハックちゃんねる弐式
2020年07月04日 【年収1000万円】1.SQL 2.python 3……これらを3ヶ月ガチるだけであの高給取り職「データサイエンティスト」になれることが判明！ MARCHと同じレベルとかお前らなら余裕よな？ Tweet 73コメント ｜2020年07月04日 12:00｜職業｜仕事・勉強｜Editタグ ：データサイエンティスト データサイエンティストになりたい人が踏むべき手順 1.SQLを勉強 2.pythonを勉強 3.データ加工を勉強(主にpandas) 4.統計学を勉強 5.機械学習を勉強(主にscikitーlearn) 6.kaggleに挑戦 7.転職 これだけ。 ガチでやれば3ヶ月でいけます。— 北谷 駿(文系だけどpythonいじれるらしい) (@a92803753) July 1, 2020 当ブログサイトはアフィリエイト広告、バナー広告を利用しています。 そうですね
高校レベルの数学から大学の教養数学くらいまでを独学/学び直した - razokulover publog
去年の12月頃から数学の学び直しを始めた。 職業柄少し専門的な、特に機械学習の方面の書籍などに手を出し始めると数式からは逃れられなかったりする。とはいえ元々自分は高校時代は文系で数学1A2Bまでしか履修していない。そのせいか少し数学へ苦手意識があり「図でわかるOO」とか「数学無しでもわかるOO」のような直感的に理解出来る解説に逃げることが多かった。実務上はそれで問題ないにしてもこのまま厳密な理解から逃げているのも良くないなと感じたのでもう少し先の数学に取り掛かることにした。 巷には数学の学び直しについての記事が既にたくさんある。それに自分の場合は何かの受験に成功した！とか難関の資格を取得した！というような華々しい結末を迎えている状態ではない。そんな中で自分が何か書いて誰の役にたつかもわからないが、少なくとも自分と似たようなバックグランドを持つ人には意味のある内容になるかもしれないので、どの
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Yuta Kashino on Twitter: "昨日，衝撃を受けたのですが，日本の生産年齢人口 - 総人口の過去データと2065年までの推計値 (総務省統計局の日本の統計 https://t.co/gnP7RYzQRZ の人口の推移と将来人口) をプロットしたら，1995年から2020年はつるべ落としのように働く世代が居なくなり，2025年からは日本市場が激縮するという… https://t.co/dqxdaGHujM"
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
事業の進展とデータマネジメント体制の進歩（＋プレトタイプの話）
じゅじゅ on Twitter: "プログラミング、データサイエンス・統計学関連はネット上にで超優良なテキストが"無料"で公開されており、本当に良い時代。。 本ツイートに各テキストへのリンクもぶらさげておきます。 https://t.co/zSLyLEyQSL"
cakes（ケイクス）
