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 2021.08.17  コラム

コラム:分析官はデータ「を」分析しない。

今回はAkasaka@データ分析とビジネスアナロジーさんの以下tweetをみて…

 2021.06.2  データサイエンス

【クイック解説】Cronbachのα係数

心理学系研究で目にするα係数。例えば、組織へのエンゲージメントのメカニズム解明…

 2021.05.31  データサイエンス

[クイック解説】トレランス、分散拡大係数、多重共線性

回帰係数の推定は、通常、解析的に幅(分散)をもって推定されますが、ある変数の回…

 2021.04.23  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】媒介分析とランダム化:データ収集視点からの補足

これまで直接効果と間接効果を推定する媒介分析(Mediation analys…

 2021.04.21  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】直接効果と間接効果の解析事例紹介

直接効果と間接効果を推定するための4条件を前回投稿などで紹介しました。今回はこ…

 2021.04.19  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】直接効果と間接効果の推定のための4条件

前回投稿で直接効果と間接効果の古典的推定モデル(Baron and Kemy,…

 2021.04.16  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】直接効果と間接効果の古典的推定モデルとその限界

前回投稿で、総合効果(total effect)は以下のように要素分解できるこ…

 2021.04.14  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】総合効果の要素分解レベル2

前回投稿で直接効果(direct effect)、間接効果(indirect …

 2021.04.12  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】直接効果、間接効果、総合効果

以前の投稿で、因果メカニズムの解明とは処置変数と成果変数の間にいくつかの変数を…

 2021.04.9  コラム, データサイエンス, 機械学習

【クイック解説】機械学習を使ったデータ分析実践フロー

前回投稿まで少し理論的な話が続いたので、今回は実践的テーマとして機械学習を活用…

 2021.04.7  データサイエンス, 動画解説, 因果推論

【クイック解説】BQ2は交絡の調整、BQ3は媒介因子の特定

前回投稿で因果連鎖を構成する3つの経路として因果経路(causal path)…

 2021.04.5  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】因果経路、分岐経路、合流経路と独立性

今回は表題の通りデータサイエンスの基本概念について紹介します。本稿では各経路の…

 2021.04.2  コラム, データサイエンス, 機械学習

【コラム】DS部門が扱う4つのビジネスクエスチョンと3つのケイパビリティ

本題の前に前回投稿への解答を掲載します。相関係数、相関関係、因果関係についての…

 2021.03.31  データサイエンス, 因果推論

【クイック解説】相関関係・相関係数・因果関係

今回は関連性、相関関係、相関係数、因果関係といった用語について整理したいと思い…

 2021.03.29  データサイエンス, 機械学習

【クイック解説】変数の重要度形状による対応

前回の記事では特徴選択時の特徴量数の上限について取り上げましたが、今回は変数重…

 2021.03.26  データサイエンス, 機械学習

【クイック解説】特徴量選択の際に残すべき特徴量の数

一般的な機械学習モデリングにおいて特徴量の数の限定は、モデルの堅牢性(robu…

 2021.03.25  データサイエンス, 機械学習

【クイック解説】MLモデリング時のベースライン設定例

前回投稿で、MLモデリング設計時のベースライン定義の重要さを指摘しました。ベー…

 2021.03.24  データサイエンス, 機械学習

【クイック解説】MLモデリングでベースラインをもつ意義

auto系(Ex. AutoKeras, etc.)はモデル開発のベースライン…

 2021.02.22  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

【コラム】思考とデータ科学❷:競合仮説分析の視点から

思考と推論 前回記事の通り、思考にはさまざまなタイプがあり、推論(reason…

 2021.02.2  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

【コラム】思考とデータ科学❶:仮説演繹法の視点から

(最終更新日:2021年2月22日、タイトル修正) 思考と推論、そして仮…

 2021.01.14  データサイエンス, 動画解説, 機械学習, 活動実績

【活動実績】芝浦工業大学にて特別講義を実施

昨年に引き続き、芝浦工業大学システム理工学部武藤正義教授ご担当の講義にて、デー…

 2020.12.29  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学, 機械学習

一つのモデルで考えない:高感度モデルの複数併用シナリオ

(最終更新日:2021年1月23日) 指標の大小比較だけに留まらない 感…

 2020.11.8  コラム, データサイエンス, ディシジョン科学

警告学:今後データサイエンス部門に求められるケイパビリティとは?

WARNINGS:FINDING CASSANDRAS TO STOP CAT…

 2020.06.12  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論EconMLの基本メソッド確認とPyCaretの使い所

動画概要 因果推論の第4弾までは、EconMLを使うための外堀を埋めるた…

 2020.05.29  データサイエンス, 動画解説, 機械学習

【動画解説】POC死させない予測モデルの評価法

動画概要 データサイエンスプロジェクトには大きく4つのプロジェクト類型(リサ…

 2020.04.24  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論の必須概念DAGを理解する

動画概要 因果推論においては変数間の関係性の設計(概念モデルの設計)が重要です…

 2020.03.3  データサイエンス, 動画解説, 因果推論

【動画解説】因果推論:準実験レベルの効果測定

効果測定のゴールデンスタンダードであるランダム化比較試験(RCT)。しかしその…

 2020.02.25  データサイエンス, 動画解説, 因果推論, 機械学習

【動画解説】因果推論の目的とランダム化比較試験について

ビジネス施策の効果測定に理論的裏付けを与えてくれる因果推論。近年、機械学習ベー…

 2020.02.18  データサイエンス, 動画解説, 機械学習

【動画解説】機械学習モデルに透明性を与えるDiCEとは何か?

ビジネスプロセスにおいて、機械学習を活用した「アルゴリズムによる判断」が増えて…

 2019.12.19  活動実績

【活動実績】芝浦工業大学にて特別講義を実施

2019年12月、芝浦工業大学システム理工学武藤正義准教授ご担当の講義にて、デ…

 2019.11.11  コラム, ディシジョン科学

データサイエンティストもハマる意思決定バイアスの罠:その解決策は?

(最終更新日:2019年11月12日) はじめに 今回はデータサイ…

 2019.11.7  活動実績

『競争分析プロフェショナル・シリーズⅡ:顧客分析テクニック』の出版

本日(2019年11月7日)、インテリジェンス出版より『競争分析プロフェッショ…

 2019.11.6  機械学習

【記事解説】『砂に埋もれたモデルを探して:データ駆動による因果関係理解』のケース

(最終更新日:2019年11月9日) はじめに 今回は「計測と制御…

 2019.10.28  コラム

【事例研究】『古野電気の強化学習による船舶自動運転』のケース

(最終更新日:2019年11月6日) はじめに 非エンジニアの方も…

 2019.06.25  活動実績

東京大学のグローバル消費インテリジェンス講座にスポット登壇させて頂きました。

昨日、データサイエンスの実務現場と題して、東京大学松尾研究室が開催しているグロ…

 2019.04.25  コラム, 機械学習

機械学習モデルの性能検証で理解すべき4つのポイント

(最終更新日:2019年11月6日) 今回のお話しの目的 機械学習…

 2019.03.22  コラム

思考停止しなければPoC死は避けられる

(最終更新日:2019年11月6日) はじめに とにかくPoCとい…

 2019.03.6  コラム

データサイエンス部門は社内起業で大きくしよう

(最終更新日:2019年10月29日) 今回の内容 データサインエ…

 2019.02.19  活動実績

【活動実績】ものづくり・現場力事例フェアにて登壇させて頂きました

2019年2月15日に開催された、第6回【ものづくり・現場力事例フェア】の特別…

 2018.12.28  コラム

AIプロジェクト提案を受けたとき後悔しないための判断ポイント

はじめに 明確な課題と使えるデータがあってこそのAIプロジェクト。以下、…

 2018.12.25  コラム

生産性向上のために経験の罠を科学しよう

経験の罠とは 様々な専門領域において、経験年数とスキル水準に私たちが思っ…

 2018.01.18  活動実績

【活動実績】製造業向けAI公開セミナーへ登壇

2018年2月6日、JMAC(日本能率協会コンサルティング)様主催の公開セミナー…

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