1. 第3回:データから価値を生み出すとは何か?
  2. 今日のテーマは「データからの価値創出」
  3. 先週(Session2) のwrap up
  4. Session2に対する気付きコメント(抜粋)
  5. 環境省による2100年予測
  6. 狩野川台風
  7. 質問多数
  8. 分析のコアな部分についての質問がいくつか
  9. そもそも誤解している人も、、。
  10. 今日のpick up comments/questions(4)
  11. 適切な表現のあり方
  12. 今日のテーマは「データからの価値創出」
  13. 適切な表現のあり方
  14. 差比較と割合比較
  15. ベースラインを必ず明らかにする
  16. 不必要に次元を加えない
  17. 視覚化の際はシェード・色付けをフェアに行なう
  18. 判断の軸の取り扱い
  19. 分析力向上の4つのポイント
  20. では研究者、分析家にとって統計数理とは何か?
  21. 統計数理の5つの役割
  22. [課題2]分析を設計する
  23. 聞いたことがあるとわかっているは全く違う
  24. わかっているとできるはさらに全く違う
  25. 本日のKey Question(1)
  26. “データは21世紀の原油”
  27. これから重要になる活動量データからは...
  28. 個人の運動状態がわかる
  29. 複数人のデータを集めると、行動の同期も見える
  30. これをベースにリアルの人間関係を判別すると...
  31. 歌詞を解析するとその歌手ごとの特徴語が見える
  32. それどころかアーティスト同士の歌詞的な近さも見える
  33. 目的さえクリアであれば
  34. データ活用の3要素
  35. 我々の脳神経系と同じ
  36. どんなデータもアウトプットにつながって初めて意味がある
  37. そして、それが意味のある変化を生み出すか
  38. 鮮度(freshness)
  39. メッシュの細かさ
  40. 本日のKey Question(2)
  41. データを使う目的は通常3つ
  42. 客観的な理解・判断
  43. モデリングで構造を予測し、対象を理解するのは科学の王道
  44. モデルとは何か?
  45. 景気は、「今」がわからないという課題があった
  46. まずはいいキーワード探し
  47. ごくわずかの宝の言葉を発見
  48. 試算してみると、ほぼほぼ一致
  49. 週次のスコアも興味深いものが得られた
  50. 未来といえどもパターンさえ見いだせれば予測は可能
  51. 客が注文する前に出荷する
  52. 本日のKey Question(3)
  53. 課題3-1