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ビジネスデータサイエンスの現場から思考する

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本
ビジネスでの現場経験から、データサイエンスを活用するために大切だと思ったことを記事としてまとめます。
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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA

アプリSEとデータサイエンティストの思考特性の違い

私の中のエンジニア人格は2つあります。一つはアプリケーションSEで、もう一つはデータサイエ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
1か月前
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自分の関心に結びつけてデータ分析を学ぼう

はじめてデータ分析に取り組もうとするとき、何の課題を分析するか(What)と、どうやって分析す…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
2か月前
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Python in Excelを使った自動グラフ作成ツール（デモ）

Python in Excelがリリースされてからいろいろと触って楽しんでいます。楽しみついでにグラフ…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
3か月前
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Python in Excelが正式にリリースされました！

Excelの上でPythonコードを動かせるPython in Excelが、ついに正式にリリースされました。ビジ…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
3か月前
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ニュースレターを発行しました。市場シェアを題材にグラフの使い分けについて解説しています。今回はいつもと趣向を変えてTableauを使っています。

「シェア」の変化を可視化して分析する（効果的なグラフの使い方）
https://ku2t-lab-pa.theletter.jp/posts/cfe86880-8a9b-11ef-beb2-2d8a4100c06f

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
4か月前
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データによる予測手法の選択戦術

予測問題にチャレンジするデータアナリストに向けて、予測問題の位置づけや手法選択のための戦…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
5か月前
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データアナリストが持つべきマインドセット

30過ぎで未経験でデータサイエンティストに転身したときは、文字通り七転八倒していたのですが、その濃密な数年間で得たものは確かにあったと今では思っています。 実践経験はもとより、技術者あるいは応用研究者が持つべきマインドを学べたのは大きかったです。SE時代に積み上げたノウハウが1ミリも通用しなかったというのが大きく、いわゆるゼロリセットの効用は大きいものでした。 端的にいうと、データアナリストやサイエンティストが持つべきマインドセットを叩きこまれました。具体的には次のような

武田邦敬｜Kunihi…

Google NotebookLMはナレッジワーカーにとって最高のAIツールではないだろうか。

Google NotebookLMは、利用者が集めてきたテキスト情報に基づいてあれこれ回答してくれる生成A…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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8か月前
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問題設定のアンチパターン（続・データアナリストの頭の中）

昨日は、「データアナリストの頭の中」と題して、データ分析の問題設定のコツをお伝えしました…

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8か月前
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データアナリストの頭の中（問題設定のコツ）

データ分析の問題設定はとても楽しいもので、悩みながらもやりがいを持って取り組んできました…

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8か月前
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データ分析の目的をくっきりさせるには？

はじめてデータ分析に取り組むときには「どうやって分析したらよいのだろう？」と悩むものです…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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9か月前
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記述的分析の先へ（因果推論を学ぶための本）

記述的分析をひとことで説明するとデータの要約です。平均や分散の計算やグラフによる考察から…

武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
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9か月前
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本の紹介「反事実と因果推論」

Counterfactuals and Causal Inferenceの訳本である「反事実と因果推論」を読んでいます。近年…

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武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
10か月前
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データ分析チームを育てる（技術ブログ）

私がデータ分析を始めた十数年前と比べ、データ分析のビジネス領域が広がってきているように感じています。そして、国内でも組織内にデータ分析チームを作ることは、めずらしいことではなくなりました。 その一方で、データ分析チームのチーミングには様々な課題が潜んでいます。ピープルアナリティクスの立ち上げのように、新しい試みになればなるほどその課題感は深まる印象です。 ということで、データ分析チームの内製化と育成について考えたことをブログに書きました。ご興味のある方はぜひ。

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