データ分析は客観的と言われるが本当だろうか。同じデータでも分析者によって見方は異なるため、多様な視点を持つことが重要性である。本講座は時系列データ、地理空間データを分析する上でマーケターが陥りがちな“ワナ”を毎回解説し、分析力を高めていく考え方と方法を解説する。著者:小谷 祐一朗氏(「仕事に使える『指標』設計入門」著者)
  • 第4回
  • 2019.05.22
新宿の地価は本当に高いのか 「単位」と「範囲」のワナ
近年注目されている地理空間データでは、地域の区分が分析や解釈に影響を及ぼすことが知られている。これは「可変地理単位地区問題」と呼ばれる。今回はこの問題がどのようなものか、2019年の新宿区の地価公示データを用いて説明する。
  • 第3回
  • 2019.05.08
応用力倍増 「統計モデル」の柔軟な使い方
前回は、時系列データは元のデータが同じであっても、集計単位が異なるだけで、別のデータとして考えられる視点を説明した。しかし、データ分析における現実的な課題として、必要な粒度のデータが得られないことがある。今回は、このような課題への対処を説明する。
  • 第2回
  • 2019.04.17
計算方法次第でデータの印象は変わる、分析の落とし穴
データを解釈するとき、集計単位や計算処理の方法をどれくらい気にしているだろうか。例えば時系列データは、折れ線グラフなどで可視化し傾向を把握するが、集計単位や計算処理の違いで、全く別のデータとして捉えられる場合がある。
  • 第1回
  • 2019.04.03
データ分析しても結果は知っていることばかり…「客観性のワナ」
データ分析は客観的と言われるが本当だろうか。本来、分析や解釈は主観的であってもおかしなことではない。連載「データ分析のワナ」の1回目は、データ分析は分析者の視点の構築が重要であることを説明する。
  • 第5回
  • 2019.06.05公開予定
行政区画だけを考えてはいけない「固定観念のワナ」
  • 第6回
  • 2019.06.19公開予定
どのような地域分割がよいだろうか「実践のワナ」
  • 第7回
  • 2019.07.03公開予定
セレンディピティは統計的に起こせるか「見過ごしやすいデータのワナ」
  • 第8回
  • 2019.07.17公開予定
見えないデータを考える 「見えるデータのワナ」
  • 第9回
  • 2019.07.31公開予定
活躍するデータサイエンティストへのインタビュー「成長へのワナ」
  • 第10回
  • 2019.08.21公開予定
まとめ-分析力を高めていく考え方と方法

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