文系でもわかる、使える「データ分析・図表作成」術［3］相関と単回帰分析
ブームの統計学をかじってみたが、仕事での使い方がわからない──。そんな悩み、ありませんか？ 例題を解きながら、その活用法を解説します。 相関と単回帰分析 社長はびっくり！ 目標設定、費用対効果シミュレーション 【例題】新規部門の立ち上げ、成功なら大抜擢 社長室へ来るようにとの内線電話が入り、ドアをノックしました。「君の仕事ぶりは聞いている。わが社ではより競争力を高めるために、品質向上部をつくることにした。呼んだのはほかでもない。君にその部長を任せようと考えている」。社長は続けます。「配達遅れの問題を徹底的に分析して、部門における具体的な数値目標を立ててもらいたい」。次の用事がある。社長はそう言うと部屋を出ていきました。 あなたはさっそく、社内にあるデータを探しました。配達に関連するデータA（図参照）は見つかりましたが、それらをどう使って、論理的に何が言えるのかわからなくなってしまいました
食べログの口コミに見る人間心理 ―麻薬と性とトラウマと― · Naoki Orii's blog
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*） 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、
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
縦軸に目盛のないグラフ（インターネットもデータ分析も好きなぼくが、入社一年未満でWeb解析コンサルタントを辞めた理由） - 廿TT
主張 縦軸に目盛のない棒グラフや折れ線グラフを描くのはやめよう。 棒グラフ 以前の職場でよく見かけた棒グラフがこのようなものでした。 これは万能棒グラフです。 2007-10-22 - 定義すれば存在する 目盛のベースラインが 0 スタートでなくてもいい 目盛線は省略していい という風に棒グラフを書いてしまうとどんなデータにもあてはまる、万能棒グラフができあがります。 どんなデータにもあてはまるとは、つまりデータの特徴をなにも表せていない統計グラフということです。 統計グラフとしての機能をはたしません。 折れ線グラフ また、このような折れ線グラフもよく見かけました。 ここで、折れ線グラフは縦軸の幅を広くとれば大きな差を小さくみせ、狭くとれば小さな差を大きく見せることができることに注意してください。 縦軸に目盛がないと、この目盛操作に気づくのは困難です。 退職の理由 わたしは新卒で Web
杜氏のいない蔵元が示した「データ分析さえすれば職人の技を職人抜きでも再現できる」という事実の凄み（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、とあるコンサルの社長さんとお酒を飲みながらお話していて出てきた話題が「畢竟データ分析って何の役に立つんだろう？」というものだったんですが、そこで僕が思い出して紹介したのが「獺祭」で世界進出を成功させている旭酒造のエピソードだったのでした。 ということで、その事例を振り返りながら久しぶりにちょっと与太話でもしようと思います。 http://www.tv-tokyo.co.jp/cambria/backnumber/20140116.html ちなみに上ははてブでも大きな話題を呼んだ東洋経済の特集記事ですが、僕にとってはテレ東カンブリア宮殿で紹介された時の映像の方が遥かに衝撃的でした。 「獺祭」は杜氏でも何でもない普通の社員が、データに基づいて一挙手一投足を決めながら仕込んでいる 東洋経済の記事では割とざっくりとしか書かれてないんですが、カンブリア宮殿で放映された映像では獺祭の製造工程の
メジャーのデータ野球が“新時代”に！極端な「シフト守備」が全米に浸透。（菊地慶剛）
メジャーリーグの戦略が“新時代”に突入したようだ。 日本でもテレビ観戦しながら感じている人も多いと思うが、ここ最近、各チームが極端なシフト守備を積極的に採用している。現場で取材していても、特に昨年から急激にシフト守備が増えたように感じていた。 レッドソックスの取材をしていた際、単に守備位置をシフトするだけでなく、打者によってはカウントによって野手の位置を入れ替える場面を目撃し、シフト守備がさらに高等戦術化していることを確信した。 最近では『MLBネットワーク』でもシフト守備に関する特集を組むほど注目度が上がっていたが、極端なシフト守備は年々増加の一途を辿り、今シーズンは更に増え、多くのチームが取り入れるようになった。これまでの内野手の守備位置に関する既成概念は、まさに形骸化しようとしているのである。 シフト守備の有効性を示す、あるデータ。 これだけシフト守備が拡大の一途を辿るには、もちろん
そもそもビジネスの現場ではどういう「レベル」の統計学を使うべきなのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
データサイエンティストブームが去りつつある一方で、データ分析ブームそのものはじわじわと広がり続けている感じのする昨今ですが。最近また、色々なところで「本当にビジネスやるのに統計学って必要なの？」みたいな話題を聞くことが増えてきたので、何となくざっくりまとめて書いてみました。 ちなみに今回の話題の参考図書を挙げようと思ったら、この辺ですかね。 とある弁当屋の統計技師(データサイエンティスト) ―データ分析のはじめかた― 作者: 石田基広,りんと出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2013/09/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (13件) を見る 統計学入門 (基礎統計学) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (78件) を見る 本当は赤
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データ分析というお仕事のこれまでとこれから(HCMPL2014)
「きのこの山」VS.「たけのこの里」戦争に決着!? 購買データ分析で“大差”あり
スシロー、ビッグデータ分析し寿司流す 廃棄量75%減 - 日本経済新聞