六本木で働くデータサイエンティストのブログ

元祖「銀座で働くデータサイエンティスト」です / 道玄坂→銀座→東京→六本木

ビジネス

レバテックタイムの12/24付対談記事で話し切れなかったこと

データサイエンティストが生き残るために必要なのは「本質を見抜く力」|小川卓氏x尾崎隆氏対談 レバテックタイムさんのお招きで、そして正確にはこちらの記事で田宮直人さん(id:naototamiya)から誘われまして(笑)、こんな対談を先日小川卓さん(id:ryuka0…

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)

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…

相変わらず海の向こうのData ScientistたちはPh.D.が多いらしい

お盆休みということで僕も今週はずっとお休みなのですが、こんな記事がWSJから出ていたと知りました。 ビッグデータ活用に向け需要増す「データサイエンティスト」 - WSJ 以前HBRのDavenport論説についてコメントしたかと思いますが、あれから2年経ってどう…

施策の「レイヤー」とその規模に合わせて、データ分析の方向性を決める

これまで色々なデータ分析案件を自ら持ち(持たされ)、また色々な他所の現場のデータ分析の実態を聞いてきたわけですが、意外と未だに統一された共通認識が形成されてないのかなぁと思うのが「施策レイヤー&規模とデータ分析の方向性とのベストマッチ」。…

2015新卒就活戦線におけるデータ分析者候補生争奪戦を眺めてみて

(※このエントリで述べている内容はあくまでも業界全体の状況を表す一般論であり、弊社をはじめどこか個別の企業を指したものではありません) 最近は技術系のネタばっかりなので、たまにはデータサイエンティスト(死語)にまつわる与太話でもしてみようか…

「ビッグデータ」「データサイエンティスト」後のデータ分析業界はどうなっていくのか

先日の合同企業説明会でご来場いただいた就活生の皆さんにこの話題をだいぶ話したので、続きの意も込めてちょっと書いてみようと思います。実はその時お話した内容について、後日データ分析者同士の飲み会を開いた時に色々議論になったもので(笑)、そのフ…

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

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…

『ビッグデータの使い方・活かし方』はビジネスの現場におけるビッグデータの実像を知るのにベストの一冊

思いがけず、ALBERT様からこちらの本をご恵贈たまわりました*1。 ビッグデータの使い方・活かし方―マーケティングにおける活用事例作者: 朝野煕彦出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2014/01メディア: 単行本この商品を含むブログを見る いわゆる「ビッグデー…

2013年の「データサイエンティスト」狂想曲と個人的なあれこれとを振り返る

早いもので、2013年も過ぎようとしているこの年末ですが。一応ブログのタイトルに「データサイエンティスト」と入っているので(笑)、せっかくなのでこの1年間のデータサイエンティストにまつわる狂想曲と、僕自身の今年のヒストリーとを簡単に振り返ってみ…

「前処理」のフォーマット共通化やOSS化はできないんだろうか

ビジネスの現場のデータ分析における理想と現実 from Takashi J Ozaki 先日Zansaの会でお話してきたんですが、その際にShannon Labの田中社長からこんなコメントをいただいたのでした。 「実際のデータ分析の現場ではデータの前処理にかかる技術的・金銭的コ…

アルゴリズム実装=定量的ソリューション、アドホック分析=定性的ソリューション

これは先日うちの教授氏と話していて出てきた話題なんですが、 データ分析とは「データドリブンなソリューション」を提供すること アルゴリズム実装=定量的ソリューション アドホック分析=定性的ソリューション だよね、という。これは結構一般的なコンセ…

「日本型データサイエンティストの登場を契機に活用が進展」記事について二言三言

先日、Twitter上&FB上にこんな記事が出回っていたので読んでみました。 日本型データサイエンティスト、CDO、CAO:日本型データサイエンティストの登場を契機に活用が進展、野村総合研究所が予想 - ITmedia マーケティング データ分析をビジネスに活用する…

データサイエンティストはこうやってデータ分析の仕事をしている(自分の経験と見聞談をもとに)

誰かの参考になるかもしれないと思って、僕の前職時代の取り組み方や他の現場で僕とよく似たアドホック分析系の仕事をされている方から聞き取った内容をもとに、適当にまとめてみました。 ということで、これは正確には「アドホック分析系データサイエンティ…

データサイエンティストがビジネスに貢献するために心得ておくべき「4つの定石」

この三連休にはてブで盛り上がってたこちらの記事、なかなか面白く拝読しました。 「あいつ・・・なにやってるの?」データサイエンティストを殺す4つの環境 - dataminer.me データサイエンティストを殺すための4つの環境 データサイエンティストの評価者が…

たとえ有償でも絶対に引き受けてはいけないデータ分析依頼の3タイプ

id:dscaさんのタダでは引き受けてはいけないネタが大ブレークしてるみたいですね。 データの分析をタダで引き受けてはならない10の理由 - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ 受託系便利屋的なポジションの悲哀が大変よく透けて見える良記事…

データ分析を「させる(依頼する)」側に最低限知っていて欲しい4つの分析コンセプト

回帰・分類・推定・予測

データサイエンティストがこっそりこぼす8つの愚痴(海外記事紹介)

ちょっと前の記事なんですが、面白かったので紹介します。 Confessions of a Data Scientist データサイエンティストのConfession(告白)というよりただの暴露談義なんですが、もっと言ってしまうとこれって「データサイエンティストあるある」ですよね(笑…

『データサイエンティスト完全ガイド』を読んでもデータサイエンティストのことは分からない

何かすっかりRと計量時系列分析の話と書評とデータサイエンティスト論以外何も書かないブログになりつつある昨今ですが(笑)、たまたま職場の図書コーナーに置いてあるのを見つけたので懲りずにまた書評を書いてみようと思います。このムック本です。 デー…

ポジショントークかもしれないし、ちゃんとしたデータもないけど、「今後数年間のデータサイエンティストの雇用情勢」を根拠なく書いてみる

先日の記事で散々「世の中のデータサイエンティスト論はことごとくポジショントークだ!」と煽っておいて何ですが。。。(笑) 色々なメディアを見ていて、あまり現実のデータサイエンティスト人材の雇用情勢って語られないものだなぁと思ったので、ひとまず…

さらば「ポジショントークとしてのデータサイエンティスト論」

我らがVapnikマン氏(@sla)が「データサイエンティストの○○」シリーズ完結編をslideshareにupされてました。 さらば!データサイエンティスト Vapnikマン氏の筆致もあっていつも通り大変面白く読ませていただいたんですが、このスライドへの反響を見ていて「…

Web系サービス運営でKPIを決める時に気を付けるべき3つのポイント

そろそろ新職場にも慣れてきましたよ、ということでちょっと与太話でも。少し前のTokyoWebminingでも話題になっていた、「KPIの決め方」についてです。 ところで、現場によってはKPIが何故か売上高とか営業利益とか「目標そのもの」になってしまっているケー…

ネタとして秀逸どころか実際に大いに使える『データサイエンティスト レベル表』(記事紹介)

はてなIDコールから突然Twitterにリプが飛んできたので、何かと思ったら以下の@shakezo_さんの記事で言及されていたのでした。 データサイエンティスト レベル表 - shakezoの日記 これがですねぇ、もうこれ以上ないくらい大変面白かった!ので是非とも紹介さ…

「データサイエンティスト」「ビッグデータ」狂想曲の裏で何が進んでいるのか

ついに「データサイエンティスト」「ビッグデータ」の語が、お茶の間にやってくる日が来たようです。 数字のカラクリ・データの真実 ~統計学ブームのヒミツ~ - NHKクローズアップ現代 ノイズとシグナルの狭間で - スタッフの部屋 ワールドビジネスサテライ…

「施策を打ったらKPIが上がった!」だけで満足するのは危険

ソーシャル(特にソシャゲ)界隈の業界では未だによく聞こえてくる話が、 「毎日毎週施策を打つたびにしっかりKPIが上がってるのは見えてるのに、半年後とかの数字見るとなーんか芳しくないんだよね。何でだろう?」 という不思議な愚痴。このブログを初期の…

改善施策の効果検証はどうやるべきか?

最近「効果検証」というキーワードを見聞きする機会が増えてきたので、僕のこれまでの経験に基づいてちろっと書いてみます。

データを「科学」しないならデータ「サイエンティスト」でなくても良いのでは?

「データ分析に対する3つの勘違い」も紹介。「大量のデータや高度な統計分析に価値を置く」「分析力だけでビジネスを変えようとする」「KKD(勘と経験と度胸)を軽視する」ことに対しては、警鐘を鳴らした。そうではなく、データ分析に携わる人は「ビジネス…

データサイエンティストを「口説ける」か?

私は、数学や計量経済学をやってきたような地頭のいい人材に、是非我々のマーケティングコミュニケーションの世界に入ってきて欲しいと思っている。こうしたことが出来る頭脳は、従来の広告屋を鍛えてどうにかなるレベルではなく、「データ取扱い者免許」み…

「n日間移動平均」+「±2σ境界線」をExcelでプロットしてお手軽にKPIの異常値をチェックする(厳密ではないけど)

僕の得意分野は計量時系列分析(Econometric time series analysis)なんですが、実際にソーシャルwebサービス企業でデータ分析に取り組む上ではそんなに細かいことやる必要はない、というかそこまで正確な分析をする前に実務上色々やるべきことがある、という…

「データサイエンティスト」と一括りにせず、Quantitative Analyst / Engineer / Researcherの3カテゴリに分けよう

この話題もだいぶ長引いてきましたが、そろそろこの辺で「決定版」ということにしたいと思います。 実はTwitterでも色々議論した話なんですが、やはり「データサイエンティスト」(Data Scientist)という語は曖昧過ぎて、色々混乱は生むし、あまつさえバズワ…

「第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会」でお話してきました

少し前の話ですが、第4回サイバーエージェントMarketing & Analytics勉強会の講演者としてお話してきました。おかげさまで当日は大盛況! お越しになられた皆様、まことに有難うございました。以下slideshare。