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7回
  • 2019.07.03
偶然か必然か 統計学に潜む「セレンディピティ」のワナ
要約統計量を解釈する際に、「最大値」や「最小値」を気にしているだろうか。実は両者を使うと、新たな分析の視点を作りやすい。一定の区間や空間、あるいは実験や観察ごとに集めて分析すれば、モデルも構築できるからだ。今回は、最大値を使った分析を試みる。
  • 第6回
  • 2019.06.19
5分で身につく「モンテカルロ法」 データ分析最強の道具を得よ
エリア分割について、今回さらに掘り下げて見ていく。この手法は、実際には集計結果にどのような影響があるのだろうか。規模や形状の影響を想像できなければ、独自の視点を考えることは難しい。可変単位地区問題への対応と独自視点を構築するために、今回はモンテカルロ法による地区分割の実験を行い、その結果を紹介する。
  • 第5回
  • 2019.06.05
地図データ分析でお困り? だったら町字以外の区分にチャレンジ
前回紹介した「可変単位地区問題」は、簡単な地理空間データの分析において必ず検討すべき問題である。しかし見方を変えれば、地区の分割は分析者の個性や独創性を発揮しやすい部分でもある。またエリア分割の方法をいくつか知っていれば、データやその分析結果を多面的に評価もできる。今回は地区分割の方法を紹介する。
  • 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

関連特集・連載

日経クロストレンドFORUM 2019
データ売買 最前線
全5回
本日更新
元楽 EC支えるすご腕の楽天OBたち
全6回
本日更新
5Gの胎動~未来を変える新ビジネス