この記事はビジネスにおいてデータ分析のレポートを作成する際に気をつけたほうがよいことを自分なりにまとめたものです。間違いやすい点なんかを集めたTIPSみたいな記事になっています。 レポートの書き方そのものについては良い書籍や記事がたくさんありますのでそちらを参照することをオススメします。 前提データ分析のレポートでは基本構成としてIMRAD形式に則るのが良いです。 IMRADとはIntroduction, Methods, Results And Discussionの頭文字を取ったもので、特に論文でよく使われる構成です。 シンプルですが科学的検証に向いた形式でありデータ分析もデータを元に客観的に検証するという観点からIMRAD形式に合わせると適切に記述・検証することが可能になるので強く推奨です。 逆に言えば、ビジネスのプレゼンテーションにありがちなインパクトを優先する恣意的な印象を与える
営業のデータ分析について全体像を理解することを目的にした勉強会資料。具体的にどのような考え方でどの様に進めるべきかをスライドにまとめました。
※あくまでもイメージです(適当) 仕事じゃなくて、趣味の方の野球統計モデルで詰まった時にやったメモ的なやつです.*1 一言で言うと、 約19万レコード(110MBちょい)のCSVの統計処理を70秒から4秒に縮めました. # 最初のコード $ time python run_expectancy.py events-2018.csv RUNS_ROI outs 0 1 2 runner 0_000 0.49 0.26 0.10 1_001 1.43 1.00 0.35 2_010 1.13 0.68 0.32 3_011 1.94 1.36 0.57 4_100 0.87 0.53 0.22 5_101 1.79 1.21 0.50 6_110 1.42 0.93 0.44 7_111 2.35 1.47 0.77 python run_expectancy.py events-2018.c
Quipper で Web Engineer 兼 Engineering Manager を務める @ohbarye です。スタディサプリの開発、その中でも特に合格特訓コースや決済周りの機能開発・保守が主な業務です。 弊社が開発するプロダクト「スタディサプリ」ではA/Bテストを用いたプロダクトの改善を行っています。Quipper の行動指針の一つに "Fact based" という言葉が含まれており、憶測や独断ではなく計測されたデータや事実に基づいて意思決定することが強く推奨されているためです。 このたびスタディサプリにおいて負債と考えられていた機能を「消してよいかどうか」、A/Bテストを通して判断しました。その際に用いた手法や結果、そこから見えたこと、考えたことをご紹介します。 プロダクトの負債とは プロダクトチームにとって負債と考えられていたのは「キャリア決済」という決済手段でした。そ
DatabricksとSparkではじめる [ビッグデータETL処理/データ可視化] 実践入門 / Databricks and Spark with ETL and Visualization
Data science is an exciting field to work in, combining advanced statistical and quantitative skills with real-world programming ability. There are many potential programming languages that the aspiring data scientist might consider specializing in. While there is no correct answer, there are several things to take into consideration. Your success as a data scientist will depend on many points, in
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