KIYOSHI'S NOTES

記事一覧

2019-11-07

『最高の結果を出すKPIマネジメント』を読んだ感想

以前から気になっていた本ですが、ようやく機会があって読みました。プロダクトの施策に関わるデータアナリスト/サイエンティストとして、もっと早くに読んでおくべき本だったと思いました。以下、本書を読んで思ったことです。本書では、「ダメダメなKP…

2019-11-04

東京五輪マラソンの開催地が札幌に決まりました。ニュース番組を見ていると、「札幌だって東京より暑い日がある」とか「札幌は涼しくない」とかいう発言を多々見受けるので、実際に気象データを取得して確認してみました。なお、筆者はチケットも購入してい…

2019-10-31

レコメンド関連の勉強のために使えるデータを探していたところ、Kaggleで丁度良いデータセットがあったので、今回はユーザの行動履歴をもとにアイテムをレコメンドする方法とそのレコメンドモデルを評価する方法を説明します。使用するアルゴリズムは古…

2019-10-26

会社のマネージャーや同僚に勧められて読んでみました。『ビッグデータ探偵団』というザ・ITワードには似つかない可愛らしいタイトルに遜色なく、データ分析に携わる方から現場の営業の方まで幅広く読むことができる本だと思いました。ざっくりと内容を…

2019-10-18

前回の投稿でベイジアンA/Bテストを紹介しましたが、その際に参考にした記事でExploratoryというツールが用いられていました。 Exploratoryを一言でいうと、データ分析タスクの3本柱である、データラングリング、データ可視化、分…

2019-10-13

クライアント先のデータサイエンティストから、「施策検証といえば普通はA/Bテストだけど、ベイジアンA/Bテストというモダンな手法があって面白いよ！」と勧められたのでいろいろ調べてみました。なるほど確かに、ベイジアンA/Bテストかなり使えます…

2019-09-16

機械学習案件で、どの特徴量がターゲットの分類で「重要」かを知るためにRandamForestやXGBoostなどの決定木系アルゴリズムの重要度(importance)を確認するということがよくあります。ただ、この重要度がどのように計算されて…

2019-09-10

Twitterで呟いたり、Qiitaに投稿したりでブログがおろそかになっていました。。。ということで、久々のブログ更新です。今抱えている案件の一つにレコメンドシステム関連があって、業務に使えるいいネタはないかといろいろ調べ物をしていたとこ…

2019-07-23

久々の投稿になります。今期から新人の技術面でのメンターになり、とあるMLプロジェクトの精度検証などのモニタリング課題を新人と伴奏することになりました。モニタリングはTableau Serverで行うことになったので、ただいま新人くんにTa…

2019-05-27

先日、デスマーチの末なんとか機械学習案件のリリースに漕ぎ着けました。今回の案件に関わらないですが、要件や仕様はしっかり明文化しておくべきですね。後から(特にリリース間近になって)言った言わないの議論になるのは双方にとってあまり気持ちのいいも…