専門家「高橋 威知郎」プロフィール

◆ データ分析・活用が上手くいっている時に必ずある、2つの流れ 　良くも悪くもデータから逃れることのできない時代になってしまいました。データにがんじ...

◆ データサイエンティストとデータエンジニアは混同されやすい 　データサイエンティストは何者なのか…。最近、エンジニアである機械学習エ...

  ◆ 営業や販売のCRM系のデータ分析、どうしてもコーホート的になる 　分析用データはどのような視点で分析するかによりデータセットの呼び名...

◆ 売上や受注などの結果系データしかない時の分析 　ビッグデータの時代というものの、データを眺めてみれば何がビッグなのでしょうか。少なくとも勝手に溜...

◆ 機械学習と統計学のモデルの違い 　「機械学習と統計学のモデル、何が違うのですか」と質問をされることが度々あります。 　ここで言っている統計学の...

◆ 必ず整備されていないデータは“アクション系” 　積極的にデータ分析がなされていない企業で、必ずと言っていいほど整備されて...

◆ 問題解決型データ分析と運用型データ分析 　データ分析・活用では大きく2つの型があるのではないかと思います。「問題解決型データ分析」と「運用型デー...

  ◆ ロジスティック回帰分析を含めた判別分析、正答率と検出率のどちらを重視？ 　受注予測や離反予測など、判別分析の出番が意外と多いのがビジ...

◆ 時系列データをクロスセクションデータとして分析するもったいなさ 　世の中の多くのデータは、時間という概念が紐づいた時系列データ（※1）です。時間...

  ◆ データ分析を活用した「課題解決アプローチ」 　データを上手く分析し、そして目の前にある課題を解決する。もっともベタで「何か特別な方法...

◆ データ分析: 汚いデータでも成果を出すのが腕の見せ所 　ある程度データが溜まったらどのような分析手法でもいいので、一度データ分析をすることをお薦...

◆ 「この分析結果は当たり前」と言われた時が実はチャンス 　今回は「この分析結果は当たり前」と言われた時が実はチャンス」というお話しです。当然と言え...