「仮説ドリブン」という名の甘い罠 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
今回の記事では、ちょっと感覚的でふわっとした話をしようと思います。それは「『仮説ドリブン』という考え方には往々にして落とし穴があるのではないか？」という問題提起です。 そもそも、「仮説ドリブン」（仮説駆動型：hypothesis-driven）というアプローチは実験科学分野出身の我が身にとっては、個人的には馴染み深いものです。まだ僕がポスドクだった頃、国際会議に際して日本人研究者同士で集まる会が毎回あったのですが、その席上でお話を聞く機会があった当時のトップ研究者の先生から「この世の森羅万象は網羅しようとするにはあまりにも広大過ぎる、故に森羅万象を区切って『仮説で白黒つけられる範囲』に絞り、これを検証するということを繰り返して前に進むべき」ということを聞かされ、感銘を受けたのを覚えています。 実際、仮説ドリブンの考え方は非常に有用なものであり、今現在僕自身が主戦場とする広告・マーケティング
東京都オープンデータカタログサイトホームページ
オープンデータは様々な用途で活用することができます。 都や区市町村に関する様々な情報を調べる 都政に関するデータを確認する アプリやサービス開発に活用する 東京都オープンデータカタログサイト利用者のオープンデータに対するニーズを把握し、更なるオープンデータ化を促進するため、アンケートを実施します。 アンケートにご協力いただける方は、以下の設問にご回答ください。 収集した情報は、本サイトにおけるサービス向上、及び都ならびに都区市町村のオープンデータ化促進にのみ使用されます。 ※本アンケートは、Google Analyticsを利用して、Googleのプライバシーポリシーに基づいて実施されます。Google Analyticsの利用規約及びプライバシーポリシーに関する説明については、Google Analyticsのサイトをご覧ください。 なお、Google Analyticsのサービス利用に
Papers with Code - Machine Learning Datasets
CIFAR-10 (Canadian Institute for Advanced Research, 10 classes) The CIFAR-10 dataset (Canadian Institute for Advanced Research, 10 classes) is a subset of the Tiny Images dataset and consists of 60000 32x32 color images. The images are labelled with one of 10 mutually exclusive classes: airplane, automobile (but not truck or pickup truck), bird, cat, deer, dog, frog, horse, ship, and truck (but no
A/Bテストのベストプラクティスと落とし穴 ~KDD2019 レポート~ - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに 研究開発チームの関です。古川未鈴さんの結婚、ニジマス大門果琳さんの卒業、uijinの解散とアイドル業界も激動の秋を迎えていますね。 2019年8月4日から5日間、アメリカはアラスカ州アンカレッジで開催されたデータマイニング領域のトップカンファレンスであるKDD2019にGunosyから北田と関が参加・発表してきました。 これまでに2つのレポートを公開しています。 data.gunosy.io data.gunosy.io 本レポートではTutorialとして開催された「Challenges, Best Practices and Pitfalls in Evaluating Results of Online Controlled Experiments」の内容をレポートします。 内容は現在のA/Bテストのガイドラインと言ってもいい内容で、非常に参考になるポイントが多かったです。
Ameba広告の配信制御アーキテクチャを刷新した話 ~オレシカナイトvol.3~
Yusuke KomaharaCyberAgent, Inc. Software Engineer at CyberAgent.Inc
DataRobot のホームページ | DataRobot
プラットフォームの概要 AI Platform 生成 AIおよび予測 AIのプラットフォーム もっと詳しく ドキュメント 新機能 ログイン 無料で始める 運用 自信を持ってAIを拡張し、比類のないエンタープライズ・モニタリングとコントロールでビジネス価値を促進 デプロイと実行 再学習と最適化 監視と介入 ガバナンス AIの環境、チーム、およびワークフローを統合し、大規模な範囲での完全な可視性と監視を実現 レジストリと管理 監査と承認 コンプライアンスドキュメント生成 構築 ニーズの進化に合わせて自由に適応できるオープンなAIエコシステムで、迅速なイノベーションを実現 分析と変換 学習とチューニング 組立てと比較 プラットフォーム統合 インフラストラクチャーへのデプロイ ソリューション 業界ごと ヘルスケア 製造 小売業 金融サービス 成果ごと ユースケースのライブラリー お客様事例 Dat
地域の生活コスト「見える化」システムを作成しました。～地域の暮らしやすさを貨幣価値で比較できます～（METI/経済産業省）
経済産業省は、地方への移住・回帰の動きを後押しするため、「日本の『稼ぐ力』創出研究会」（座長 東京大学大学院 経済学研究科 伊藤元重教授）で検討を行い、生活コストの「見える化」システムを作成しました。当システムでは、市区町村別に、地域の家計収支や地域の暮らしやすさを貨幣価値で示すことにより、生活に係わる様々なコスト・ベネフィットを比較・検討することができます。当システムは、移住を検討する方々にお使い頂くことや、地方自治体等の移住促進を担当する方々が移住促進戦略を策定するためにお使い頂くことを想定しています。 1．背景 少子高齢化や人口減少の急速な進展は地方ほど厳しい状況にあり、その背景の一つとして、地方から東京圏への若年層の人口移動が指摘されています。 政府の「まち・ひと・しごと創生本部」は、「東京一極集中」の是正を基本的な視点に掲げており、地方への移住・回帰を後押しする重要性が広く認識
Baseball Play Study 2015 NPB開幕直前スペシャル(BPStudy#91) - 資料一覧 - connpass
終了 2015/03/25（水） 19:00〜 Baseball Play Study 2015 NPB開幕直前スペシャル(BPStudy#91) 株式会社ビープラウドが主催するWeb系技術討論の会 佐藤 治夫 他 東京都渋谷区代々木1-32-11
データの扱い方・読み方がわかる！ 実践的なビジネスデータ分析の入門書『楽しいR』著者インタビュー
『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
生活定点1992-2018｜博報堂生活総研
生活定点とは？ 1992年から隔年で実施している生活者の意識調査です。同じ質問を繰り返し投げ掛け、その回答の変化を定点観測しています。
22年分の生活者データを無償公開 博報堂生活総研「生活定点2014」特設サイトで閲覧容易に
博報堂生活総合研究所は10月22日、生活者意識の定点観測調査「生活定点」を無償で一般公開した。データをダウンロードして2次利用することが可能な上、特設サイトではデータを活用したコンテンツを多数用意し、データ分析に慣れない人でもさまざまな視点から意識の変化が時系列で分かるようになっている。 生活定点は1992年から隔年で実施。首都40キロ圏（東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県）と阪神30キロ圏（大阪府、京都府、兵庫県、奈良県）の20～69歳の男女という同じ対象者設定に対し同じ質問を継続して尋ねる定点調査で、項目数は衣食住から恋愛・結婚、消費、メディア接触など項目数は約1500。2014年の有効回収数は3201人だった。 サイトでは、22年間にわたる約1500項目の回答値を一覧できる集計表（Excelファイル）を無償でダウンロードできる。集計表は検索機能や時系列グラフの自動作成機能などを
EaseUS®製Windows用のデータ復元フリーソフト - EaseUS Data Recovery Wizard Free
99.7%の復旧率を誇る業界随一の データ復旧フリーソフト EaseUS Data Recovery Wizard Free 3ステップだけでデータ復元を無料で実現する
「幸せは加速度センサで測れる」：日経ビジネスオンライン
矢野：そうですか。 店舗の中で、居場所と体の動きを検知できるセンサを従業員が身に着けて、来店したお客様にも買い物の間だけ身に着けてもらい、毎秒20回ずつひたすらデータを取り続けるわけですが、それを解析した人工知能コンピュータがすごく意外な影響要因をはじき出した。 店内のいくつかの「ある特定の場所」に従業員が「いる」だけで顧客単価が向上するというんですね。そこでの滞在時間を1.7倍にしただけで顧客単価が15％も増えたとか。でもそれがどういう理由なのか言葉ではうまく説明できない。これは、具体的にはどういうことをコンピュータでやっているんですか。 矢野：ごく単純に言うと、1人のお客さんがいくらお金を使うかという売り上げというマクロな量に対して、影響を与えるかもしれない要因はものすごくたくさんあります。そのたくさんの要因の中で、影響がありそうな候補を何千個、何万個と自動で作り出し、かつそれらを絞り
CSVファイルのデータ異常値を感覚的に捕まえるビューワ CSV Fingerprints
Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されて […] Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されているCSV出力の異常な部分を、目視で発見できるようになるのでは、という提案です。 カラムのデータの型によって異なる色で塗ったのが上のような例。 図の上でクリックしながらマウスを動かすと、指している辺りが拡大表示され、セルの内容を確認することができます。 大きなデータセットの中から、異常になっている部分をすばやく特定し、その前後の値を含めて確認できる
すき家崩壊の理由は、経営層が見ていた指標にある！？ - さまざまなめりっと
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LHA - Wikipedia
LHAとは、ファイルの圧縮とアーカイブを行うソフトウェアのひとつ。また、圧縮ファイルの形式はその拡張子からLZHと呼ばれる[1]。ここではLZH形式についても述べる。 プログラム[編集] LHAは、奥村晴彦が考案したアルゴリズムをもとに、吉崎栄泰が実装したもので、1988年にパソコン通信で公開した。 登場当時はLHarc（エルエイチアーク）という名前で[2]、1991年頃に全面的に作り直したのに併せLHAに改称した。当初はLHに改称の予定で、実際にバージョン2.00はLHとして公開したが、MS-DOSバージョン5.0の内部コマンドLOADHIGHの略称LHと被ったためLHAとした。ごく初期には「LHx/LHa」という名称・表記だった。 発音は、初期バージョンではLHAを「ラー」とすると作者による説明があったが[要出典]、後期バージョンではその説明はない。また、RARとの混同を避けるためにも
10代の悩みの階層差
多感な10代（ティーン）は，各種の悩みがついて回る時期です。しかるに，10代は一枚岩の存在ではありません。教育社会学ではこれまで，性や学識地位（学生か勤労青年か…）による違いが分析されてきましたが，社会階層という変数を入れてみるとどうでしょう。 「またか」と顔をしかめられた方もおられると思いますが，こういうことを明らかにするのが私の商売ですので，ご容赦ください。今回は，10代の悩みの階層差を分析してみようと思います。 用いるデータは，内閣府の『我が国と諸外国の若者の意識に関する調査』（2013年度版）です。本調査では，対象の青年層に対し，父母の最終学歴を尋ねています。 http://www8.cao.go.jp/youth/kenkyu/thinking/h25/pdf_index.html 日本の13～19歳の対象者（以下，10代）は349人です。前回と同様，父母とも大卒の者を「上層」，
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