「闇雲にPDCAサイクルを高速に回す」と場合によっては過学習して逆に怖いかもというお話 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
3年前にこんな話を書いたわけですが、皆さんご記憶でしょうか。 この当時は「平均への回帰」という言葉にその不毛さを託したわけですが、前回の記事に着想を得てもう少し今時っぽく論じることが出来るんじゃないかと思ったので、ちょっと書いてみようかと思います。 なお、言うまでもありませんが以下に示す例は完全に単なるシミュレーションであり、特定の事例を意味するものではありません*1。過去にデータ分析業界の内部で見聞された数々の事例の最大公約数的な部分をベンチマークとしてまとめたものとご理解下されば幸いです。またシミュレーション自体も特に数理的な厳密さを期したものではありませんので、そこもご了承あれ*2。 ビジネスの現場でよくある光景 一般に「PDCAサイクルをとにかく速く回す」のがビジネスを成功させる近道だと言われるわけです。そこで、こんなケースを考えてみます。設定としては、何かしらのeCommerce
女性を無視したマーケティングがどれだけ痛いかがわかるデータたち – TechDoll.
どんどんパワーアップしていく女性たち。女性の収入はどんどん上がっているし、家庭でお財布の紐を握っているのも女性。そんな女性を理解するためのデータがTheNextWebにあったので紹介するよ。 米国では、購入判断の85%を女性が決めたり影響したりしてるそう。従来の男性商品に関しても、その50%以上を女性が購入している。その一方で、女性の91%が、マーケターや広告主は自分たちを理解していないと回答してる。 収益力 1. 平均的なアメリカ人女性の収入は2028年には男性を上回ると予測されている 2. 米国の私有財産の51%が女性によってコントロールされている 3. 米国の持ち株制度の50%以上が女性によって保持されている 4. 米国の個人資産の60%以上を女性がコントロールしている 女性の購入パワー 5. 自動車からヘルスケアまで、消費者購買の85%は女性によって行われている 6. ヘルスケア関
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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