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第2回
文字起こし
実践的データ活用 - ビジネス現場で活きる仮説設計・データ収集と分析
2015年10月27日 60min
スライド資料
授業の概要
こんな人にオススメ
日常的に仕事でデータを使う機会が多いが、専門的に学んだことのない方
担当の先生／パーソナリティ
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平尾 喜昭
株式会社サイカ 代表取締役CEO
2012年慶應義塾大学総合政策学部卒業。幼い頃から音楽に触れていた生粋のバンドマン。自身の体験から「世の中にあるどうしようもない悲しみを無くしたい」と強く思うようになる。大学在学中に統計分析と出会い、卒業直前の2012年2月に株式会社サイカを創業。
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林 淳哉
株式会社サイカ StatisticsDiv. プログラマ
2006年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。2003年よりWeb業界で開発業務に従事。プレイイング・マネージャ経験が長く、アーキテクチャ設計や開発プロセスへの興味が深い。昔から数学や論理が好きで、現職ではデータ分析・機械学習基盤の開発を担当している（統計検定1級も有する）。Python は自分の身体の一部。自転車に乗る時間がクリエイティビティの源だと思っている。
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新井 利佳
スクー放送部
チャプター
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自己紹介、授業概要
06:09 -
アジェンダ
00:18 -
前回の振り返りビジネスにおけるデータ分析の価値
03:14 -
前回の振り返り：データ分析の種類
01:14 -
前回の振り返り：データ分析のフローと実践のポイント
02:59 -
前回の振り返り：データ収集のステップとポイント
01:38 -
仮説設計のステップとポイント
04:11 -
データ収集のステップとポイント
04:28 -
データ分析とは
05:28 -
データを解く分類と代表的な手法
09:46 -
分析のポイント
02:04 -
まとめ
05:01
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Q：どの分析が最適か、慣れてないうちは間違った方向にずんずん進んでから「あっ…なんか違う…」ってなりそうで怖いなぁ。
01:27 -
Q：林先生が紹介した分析手法は、現場で働くビジネスマン(分析技術に熟練していない人)でも学習することで扱えるようになるレベルのものなのだろうか？それが難しいのであれば、「この状況において、この分析手法を使うべき」というところまで分かっても、それを現場で実践するのは難しそうだなぁ、と少し不安になりました。
02:07 -
Q：目的の設定と問題の抽出は、一人の人間が行うべきでしょうか。チームで行うべきでしょうか。データ活用の中心人物が意思決定を行う行程はどこでしょうか。
01:05 -
Q：pythonは機械学習に強いと聞きますが、林先生が使っているpythonのライブラリは何でしょうか？
02:13 -
お知らせ
02:29 -
Q：数値にならない分析はまた別物で考えたほうがいいですか？