2024-08

Python

Pythonでベイズ統計学を学ぶなら!『Pythonによるベイズ統計学入門』を読んでデータサイエンティストが得た学び

今回の記事では、ベイズ統計学の入門的な内容をPythonで実装しながら学べる『Pythonによるベイズ統計学入門』を読んで、現役データサイティストが得た学びについてご紹介していこうと思います! 本書は頻度統計学にはないベイズ統計学特有の概念について、Pythonでコードを実装して可視化を行いながら理解を進めることができるので、数式・コードの両面からベイズ統計学に関する理解を進めることができる1冊になっています。 本記事ではその中から特に学びになった内容を噛み砕いて解説していきますので、ぜひ気軽にご覧になってください!
コンサル

なぜいきなり答えを考えてはいけないのか?書籍『伝説の「論理思考」講座』から得た学び!

今回の記事では書籍『伝説の「論理思考」講座』から得た学びについて、現役データサイエンティストが分かりやすく解説していきたいと思います! 本書は論理的思考の精度を上げる上で非常に多くの学びを得られる1冊になっているので、「課題に対する自身の取り組み方はこれでいいのだろうか?」という気持ちをお持ちの方はぜひ本書をご一読いただけると幸いです!
データ分析

ID-POSデータを使ったマーケティング分析手法を学ぶ!「ID-POSマーケティング」から現役DSが得た学び

今回の記事では書籍「ID-POSマーケティング――顧客ID付き購買データで商品・ブランド・売り場を伸ばす」を読んで、現役のデータサイエンティストがためになった内容を簡潔にまとめて皆さんに共有したいと思います。 コンビニやスーパーなどでPOSデータが収集されていますが、そこに顧客の性年代などの情報が紐づいたID-POSデータでは、POSデータと違ってどのような分析を行うことができるのかについて詳述されているのが本書になります。 本記事を読んで、ID-POSデータでできることについての知見を深めていただけると幸いです!
コンサル

仮説の確度を引き上げる!『筋の良い仮説を生む問題解決の「地図」と「武器」』から現役DSが得た学び

今回の記事では、問題解決のためのナビゲーションとなる1冊『筋の良い仮説を生む問題解決の「地図」と「武器」』を現役DSが読んで得た学びについて、皆さんにご紹介させていただきたいと思います。 本書は「データ利活用の教科書 データと20年向き合ってきたマクロミルならではの成功法則」の参考文献として載っていた書籍なのですが、データ利活用の教科書に引用されている部分だけでも学びがあったので、原典を当たったらどんなに学びがあるだろうと思い買ったのですが、買って大正解でした。 データ分析などで重要な「初期仮説」などをどのように立てていけばいいのか、そもそも問題解決においてどうして「仮説」が必要なのかなど、データ分析担当者もデータ分析プロジェクトに関わるビジネスオーナーも、データ分析とは言わず何らかのビジネス課題を解決したいビジネスパーソン一般の方にも学びのある1冊かと思います。 ぜひ本記事を読んで、本書の内容についての解像度を上げていただけると幸いです!