SAS Institute Japanと独立行政法人科学技術振興機構（JST）は2014年3月8日、JSTの科学技術データを使ったデータ分析イベント「All Analytics Championship Powered by SAS～データサイエンス・アドベンチャー杯～」を、都内で開催。予選を通過した8チームが20分間のプレゼンテーションを実施し、データ分析の概要や手法、結果を発表した。会場には200人以上が詰め掛け、発表者のプレゼンに熱心に聞き入っていた（写真）。 金賞はUNAGIで、賞金15万円を獲得した。銀賞は、企業の共同研究をテーマにした技術動向観測隊に。銅賞は、研究開発力の向上と実社会の発展の関係性を分析したHSE 研開部が受賞した。アイデア賞は、北海道札幌旭丘高校生物部。埼玉県立熊谷女子高校が、18歳未満の参加者で構成されたチームが対象のU-18賞を受賞した。 金賞を獲得したU
回帰分析I：回帰分析って何？ から、最小二乗法、モデル評価、妥当性検討の実際まで：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（6）（1/3 ページ） 連載バックナンバー はじめに 前回は代表的な4つの基本的な分析手法についてご紹介しました。今回はその中の「回帰分析（Regression Analysis）」について、より詳しく説明し、実際のデータを使って回帰分析を行ってみたいと思います。 回帰分析とは？ 回帰分析を説明する際に身長と体重を関係を分析する例がよく用いられます。体重は身長に比例するという仮説を立てると、前回紹介したように、 y＝ax＋b というモデルを作ることができます。これに従うと今回は、 [体重]＝[身長]×[係数a]＋[定数b] というモデルを作ることになりますが、データを分析してこの“係数a”と“定数b”を求めてモデルを完成させるのが回帰分析です。一般的な回帰
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スがあると聞くんですが、そういう方には『「KPI」＝「目標」だと勘違いしていませんか？｜中野康之のソーシャルメディア運営で「ビジネスを加速」させるブログ』を一読されることをお薦めします。 売上や利益など、 対外的に提示する一般的な指標を「目標」とするのに対し、 内向きの行動に繋がる具体的な指標が「KPI」です。 ものすごーく当たり前のことだと思うんですが、一昔前の体育会系営業みたいな「とにかく毎日の売上高にしか興味がない」というやり方*1でいくと、Web系サービスのような施策介入できる余地が限られている業界*2ではどんどん手詰まりにな
今回はhoxo_mさんのブログ『ほくそ笑む』からご寄稿いただきました。 ※すべての画像が表示されない場合は、https://getnews.jp/archives/381597をごらんください。 今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 (画像が見られない方は下記URLからご覧ください） http://px1img.getnews.jp/img/archives/2013/07/24.jpg なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の
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