もう悩まない！ Web担当者／グロースハッカーがABテストの結果を素早く正しく判断するための6箇条
もう悩まない！ Web担当者／グロースハッカーがABテストの結果を素早く正しく判断するための6箇条：ABテストによるUX改善のコツ大解剖（2） ABテストを利用したサイト改善の限界にぶつかっている人たちに向けて、リクルートグループ内で実践している改善ノウハウをお伝えする連載。今回は、ABテストをWebサービスの改善サイクルの中で取り入れていく際によくある課題と、その解決策をお伝えする。 連載目次 ABテストを利用したサイト改善の限界にぶつかっている人たちに向けて、リクルートグループ内で実践している改善ノウハウをお伝えする本連載。前回の「リクルートの有名サイト事例に見る、シナリオベースABテストの基本的な考え方と改善プロセス、チーム体制」では、筆者たちが取り組んでいる「シナリオベースABテスト」を紹介した。問い合わせ機能の文言やボタンの色といった単一の要素についてデザインやUIを変えてテスト
データ人材は日本に何人必要なのか？（2018年Q2版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 最近になって以下のようなメディア記事やそれに類する報道が殊に増えているようです。 以前研究者だった身としてはこういう「これから日本には〇〇万人の△△人材が必要」みたいな物言いを聞くとポスドク1万人計画の悪夢を思い出してしまう部分もありますが、そもそも論として「今後データ人材は日本に何人必要なのか？」を現場のヒューマンリソースの需給状況から述べる向きは相変わらず少ないのではないかという印象が強いです。 ということで相変わらずの与太記事で恐縮ですが、自分の6年間のデータ分析業界での経験と見聞をもとに「今後データ人材は日本に何人ぐらい必要なのか」を極めて主観的ながら論じてみようかと思います。いつも通り異論反論またはご指摘大歓迎ですので、コメントのある方は何がしかの方法でお寄せくださると有難いです。 まず最初に結論を 個人的な経験と見聞に基づく主観的な予想では
R, Python, SAS, SPSSを現場のデータサイエンティストの視点で比べてみた – learn data science
先日、”第３の波ーAI、機械学習、データサイエンスの民主化”という記事の中でも話したように、今では世界中のどこでもデータサイエンスの世界ではRもしくはPythonといったオープンソースのプログラミング言語やツールが広く使われるようになりました。 実際私たちも特にシリコンバレーの様々なタイプのお客様と接することが多々ありますが、最近ではいよいよSASもしくはSPSSといった古くからあるエンタープライズ向けのデータ分析・統計ツールを会社で使用するためにかかる莫大なコストを見直すという圧力が日々大きくなっているようで、新規のプロジェクト、もしくは新規に雇用された人たちがそういった経費の承認を得るのは基本的にありえないか、あってもかなり大変らしいです。で、結局、どうせSASもしくはSPSSを使ってやろうとしてることは何でもRもしくはPythonを使ってできてしまうし、さらにもっと多くの最先端のアル
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先端IT人材55万人不足の恐れ 2030年、経産省試算 - 日本経済新聞