クラスについて

こんにちは、私はJordoです。現在、金融会社で7年目を迎え、データサイエンティストとして働いています。

以前レコメンデーションシステム開発者として、そして現在はデータサイエンティストとして働いていながら、私がビジネスでどのようなデータ分析を行っているかを共有するためにこのクラスを開講しました。

データ分析というと、学生や博士課程の学生が多いように思えるので、挑戦するのは難しい分野だと思うでしょう。

しかし、ビジネスにおけるデータ分析はそれほど複雑ではありません。

例えば、会社が実施したマーケティングが効果があったかどうか、どのように確認すればいいのでしょうか。

顧客ではない顧客を分けてマーケティングを実施し、実施後にデータを収集し、年齢層や性別を考慮してマーケティングのきっかけとなる効果を比較すれば十分です。

この問題を解決するには、多くの統計的知識が必要ですか？

ここで使った知識は、1) 実験群/対照群の分割、2) 分布に基づく検定などの基本的な統計知識です。

このように、企業が解決するデータ分析課題の多くは、問題の95％以上が基本的な統計的知識に基づいていると確信しています。

もう一度 5% の問題？医者や医者に解決を頼むこともできます。

基本的な統計知識、実際に使われる効率的な方法論、難しい言葉などを直感的に理解し、すぐに使えるように授業を構成しています。

基本的な統計知識を学び、それに基づいてさまざまな仮説を検証します。また、学んだことからすると難しそうな医学論文を十分に分析できるという事実も授業で取り上げられます。

どうか頑固になって業務に活用してください。

コースエフェクト

• データについて何も知らない初心者、コーディングを知らない人、統計を知らない人が自由にデータを分析できるようになります。

• 統計的な考え方について学びます。

• 社内に浮かぶ仮説をデータで証明することで、自信を持って話せるようになります。

推奨ターゲット

• 帰無仮説、第一種過誤など、難しい言葉で統計学の授業を断念した人

• データ分析のコーディングを学びたいけど、どこから始めたらいいのかわからない方

• 会社でいい仕事をしたい方

受講前の注意事項

• このクラスでは、オンラインのコードノートであるColabを使用します。ラップトップを持っている人なら誰でもできます。

このクラスが特別であるNの理由

❶ 算術平均？幾何平均?何を使えばいいの？

データの特性を識別するための指標である平均

好きなように使えますか？ほとんどの場合、算術平均の値は常に幾何平均よりも大きくなります。

指標の特徴を知らずに使うと、過大評価した平均値が出てきます！

（例：私の利益率は500％です!!!、実際には 20%）

❷ 数学のスコアが50ポイント、英語のスコアが80点ですが、どちらの科目が優れましたか？

科目ごとに難易度が異なり、英語のスコアも高いため、数学が得意ですか？このケースで使われている標準化された変数

標準化された変数を使用することにより、被験者間の難易度を考慮して、より正確な比較を行うことができます。

❸ どのようなマーケティングが最も効果的だったか？

マーケティングは本当にうまくいきましたか？どのマーケティングがより効果的だったのか？

売上に影響を与えると考えられるマーケティングの効果（＝要因）（＝実験結果）を測定するために、差異分析を用います。