データサイエンス

みなさんこんにちは。oneroots広報部です！今回は、前職で病院に勤務されていた異業種からの転職者、データアナリストのK.T.さんをご紹介します。医療分野で興味を持ったAI・機械学習の可能性を... もっと見る

みなさんこんにちは。oneroots広報部です！今回は、前職で病院に勤務されていた異業種からの転職者、データアナリストのK.T.さんをご紹介します。医療分野で興味を持ったAI・機械学習の可能性を... もっと見る

新出桂雅さん大学ではデータサイエンスと人文社会を学び、現在はデータ活用を強みとするコンサルティングファームで大手通信会社のデータ事業PMOにて奮闘する新出さん。プロジェクトの進行管理や契約・精算... もっと見る

確率論と統計学の重要な概念である確率変数列の収束について、体系的に解説します。概収束から分布収束まで4つの収束概念を理解し、大数の法則や中心極限定理といった基本定理から、デルタ法などの応用まで幅... もっと見る

回帰分析シリーズの最終回となる今回は、特殊な応用分野における回帰手法について解説します。制限付き従属変数を扱うトービットモデル、時間軸を考慮した生存時間分析、そして現代の機械学習の代表格であるニ... もっと見る

これまで連続値を目的変数とする線形回帰について学んできました。しかし、実際の分析では、「病気の有無」「購入の有無」「選択肢の種類」など、カテゴリカルな目的変数を扱うことも多くあります。今回は、そ... もっと見る

AI活用が“PoC止まり”で進まない…そんな悩みを解決する統合プラットフォーム「Dataiku」を初心者向けに解説。専門家でなくてもAIプロジェクトを推進できる理由、ツールの分断を防ぐ強み、現場... もっと見る

未経験でデータサイエンスに飛び込んだ筆者が、技術より先に立ち返るべき問い「なぜ分析するのか」を実務目線で解説。現場では“データが整っていない”のが前提だからこそ、課題起点で必要データを見極め、結... もっと見る

前回は重回帰分析の基礎理論と正則化手法について学びました。今回は、構築した回帰モデルが適切かどうかを診断する手法について詳しく解説します。回帰診断は、モデルの前提条件の確認や外れ値・影響点の検出... もっと見る

回帰分析は統計学の中でも最も基本的で重要な手法の一つです。本シリーズでは、回帰分析の理論から実装まで、4回にわたって詳しく解説していきます。第1回目となる今回は、重回帰分析の基礎から正則化手法ま... もっと見る

確率過程は、時間経過に伴って変化する確率現象を数学的に記述するものです。金融市場の価格変動、待ち行列システムなど、私たちの身の回りの多くの現象が確率過程としてモデル化できます。今回は、確率過程の... もっと見る

「データが正規分布に従わない」。データ分析でこんな壁に当たったことはありませんか？実際のビジネスデータは教科書通りの美しい分布になることは稀で、普通、従来の統計手法の前提条件を満たしません。今回... もっと見る

サブスクリプションビジネスにおいて、顧客の離脱を事前に予測できればどれほど心強いでしょうか。今回は1000名の顧客データを用いて、統計的検定と機械学習の両方のアプローチでチャーン予測モデルを構築... もっと見る

#01　現在の仕事火災保険に関する分析業務に携わっています。最近では、資料作成やお客様への報告も一部担当するようになり、分析スキルだけでなくお客様に伝える力も磨いています。#02　この仕事のやり... もっと見る

先日、佐賀大学理工学部データサイエンスコースの学生向けに、「現場でのデータサイエンスの活用」をテーマに当社エンジニアが特別講義を行いました。講義では、当社が開発を進める最適化サービスの事例をもと... もっと見る

データサイエンスに興味を持ってはいるが、データサイエンスに本気でダイブしようかどうか迷っている方々、そのような方々に分析を体験してみる機会を提供するために、ブログ「データサイエンス チュートリア... もっと見る