４月１８日に行ってきた、
Microsoft SQL Server2014 発売記念フォーラム
ビジネス成長を支えるデータ基盤とビッグデータ活用
のメモメモ、まずは、
一億総データサイエンティスト時代に向けて
について
・マイクロソフトが分析ツールに本気だしたら、
ベンチャなんて一気につぶれる
・マイクロソフト→パソコンがある世界
２０００年：ＰＣ５０％超える
→統計学でデータ解析
・医学部で統計学が必要な理由
根拠に基づく医療
経験と勘→もんだいだよね！と８０年代から知られる
心筋梗塞→不整脈
不整脈の薬、どれがいいかを調べたい
→プラセボをしらべたら・・プラセボのほうがいいじゃん（＞＿＜！）
意外と人間の反応複雑・・・
エビデンスド・ベースド・マネジメント
・医学における統計学
何によって死ぬ？→がんが多い 集計だけでわかる
減らすアイデア：喫煙、野菜不足、過剰塩分（生活習慣病）
→ただしい知識だけでは。。。
行動科学：心理、環境
寿命の延び：塩分摂取量変わった→冷蔵庫
たばこ：反抗心→きみたちが
戦略さをひっくり返せる
→ソーシャルマーケティング：フィリップことラー
Hal varian(2009)
１０年
データサイエンティスト→統計家といっている！！
・さいえんてぃすと
暗闇からはじめちゃだめ
→先人があけてくれている穴を探す
いろんな人が別々に・・・つながる！
・データ分析者の必読書
Research Design
・リサーチデザインを知らないと
わが社のデータを分析したいんですが
なるほど、あなたの仮説を教えてください
・仮説指向の限界
多くのデータがあるのに、仮説の部分しか見ていない
ＹＥＳかＮＯかに頭が反応→上司がいうと、引っ込めなくちゃならない
・かつては正しかった理由
パンチカードの時代
いまはすべてできる
・仮説ではなく、問いを
オープンクエスチョン
具体的
解析単位 ：望ましさを比べる単位
アウトカム：望ましさを具体的に定義
説明変数 ：望ましさを左右しうる特徴
分析→基本的に比較
・分析方針は比較軸→望ましいものと望ましくないものの比較軸
・アウトカム（成果）を重視
アウトプット：中間結果でも。。
アウトカム：ゴールに対して
・アウトカムの定石
ブランドイメージ→利益：わからない
・解析単位の定石
・仮説ではなく説明変数を
・ＥＣサイトのログ解析を例に
・全ての説明変数を多変量解析
・分析結果からアクションへ
動かせないアウトカム→動かし得る説明変数：相手を変える
動かせないアウトカム→動かせない説明変数：狙いをずらす
動かせないアウトカム→動かない説明変数＊
→制御下にある説明変数：最適化
＊季節、天候など
・今、自分が行っていること
一番低い人に合う
すごいお金をかけても、迷惑メールに
・世界史上最も統計学で儲けた国
日本：「ＫＡＩＺＥＮ］
→デミング
デミング以前の日本の工業
ＧＨＱ：電話不安定すぎ
→セミナー→かいぜん
・If Japan Can... Why Can't We?
１つは数学能力高かった
塵劫記：１６２７年に吉田光由で執筆
もうひとつの答え：ＱＣ７つ道具
管理図、パレート図・・・
意味のある視覚化
型をきめて体で覚える
現場レベルで全員が迅速に
まとめ
科学の型を利用しよう
仮説ではなくオープンな問いを
データとサイエンスが当たり前の国へ
このあと、
本気で始めるクラウド&ビッグデータ活用
ということで、デモ中心のセッションがあった。
こんなかんじ
--------------------
ビッグデータの活用
マイクロソフトのビッグデータ活用ビジョン
・ビッグデータの民主化
非構造化、構造化データ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ
使うには：Ｏｆｆｉｃｅ３６５・・・
・活用例
流動人口データ解析：Ａｇｏｏｐ
スマホアプリログ解析：ビデオリサーチインタラクティブ
ＳＮＳ分析サービス：ジー・サーチ
生産情報の見える化：マイスター
・デモ１
ＰＯＷＥＲ ＢＩ
Ｐｏｗｅｒ Ｍａｐ
ヒートマップ
棒グラフ
→コーディングいらない
池袋駅前
・でも２
消費者スマホ利用行動分析
ぱずどら、Ｌｉｎｅつよし
ゲームユーザー、３０台以上は女性つよし！
・でも３
Ｔｗｉｔｔｅｒのログ情報をとってきて・・
気分、感情・・・
イメージのみ（２００件しか取れていない）
・でも４
Ｖｉｓｉｏ
工程表の上で可視化
ＣＡＤ図面
→壁に出すとか
Microsoft SQL Server2014 発売記念フォーラム
ビジネス成長を支えるデータ基盤とビッグデータ活用
のメモメモ、まずは、
一億総データサイエンティスト時代に向けて
について
・マイクロソフトが分析ツールに本気だしたら、
ベンチャなんて一気につぶれる
・マイクロソフト→パソコンがある世界
２０００年：ＰＣ５０％超える
→統計学でデータ解析
・医学部で統計学が必要な理由
根拠に基づく医療
経験と勘→もんだいだよね！と８０年代から知られる
心筋梗塞→不整脈
不整脈の薬、どれがいいかを調べたい
→プラセボをしらべたら・・プラセボのほうがいいじゃん（＞＿＜！）
意外と人間の反応複雑・・・
エビデンスド・ベースド・マネジメント
・医学における統計学
何によって死ぬ？→がんが多い 集計だけでわかる
減らすアイデア：喫煙、野菜不足、過剰塩分（生活習慣病）
→ただしい知識だけでは。。。
行動科学：心理、環境
寿命の延び：塩分摂取量変わった→冷蔵庫
たばこ：反抗心→きみたちが
戦略さをひっくり返せる
→ソーシャルマーケティング：フィリップことラー
Hal varian(2009)
１０年
データサイエンティスト→統計家といっている！！
・さいえんてぃすと
暗闇からはじめちゃだめ
→先人があけてくれている穴を探す
いろんな人が別々に・・・つながる！
・データ分析者の必読書
Research Design
・リサーチデザインを知らないと
わが社のデータを分析したいんですが
なるほど、あなたの仮説を教えてください
・仮説指向の限界
多くのデータがあるのに、仮説の部分しか見ていない
ＹＥＳかＮＯかに頭が反応→上司がいうと、引っ込めなくちゃならない
・かつては正しかった理由
パンチカードの時代
いまはすべてできる
・仮説ではなく、問いを
オープンクエスチョン
具体的
解析単位 ：望ましさを比べる単位
アウトカム：望ましさを具体的に定義
説明変数 ：望ましさを左右しうる特徴
分析→基本的に比較
・分析方針は比較軸→望ましいものと望ましくないものの比較軸
・アウトカム（成果）を重視
アウトプット：中間結果でも。。
アウトカム：ゴールに対して
・アウトカムの定石
ブランドイメージ→利益：わからない
・解析単位の定石
・仮説ではなく説明変数を
・ＥＣサイトのログ解析を例に
・全ての説明変数を多変量解析
・分析結果からアクションへ
動かせないアウトカム→動かし得る説明変数：相手を変える
動かせないアウトカム→動かせない説明変数：狙いをずらす
動かせないアウトカム→動かない説明変数＊
→制御下にある説明変数：最適化
＊季節、天候など
・今、自分が行っていること
一番低い人に合う
すごいお金をかけても、迷惑メールに
・世界史上最も統計学で儲けた国
日本：「ＫＡＩＺＥＮ］
→デミング
デミング以前の日本の工業
ＧＨＱ：電話不安定すぎ
→セミナー→かいぜん
・If Japan Can... Why Can't We?
１つは数学能力高かった
塵劫記：１６２７年に吉田光由で執筆
もうひとつの答え：ＱＣ７つ道具
管理図、パレート図・・・
意味のある視覚化
型をきめて体で覚える
現場レベルで全員が迅速に
まとめ
科学の型を利用しよう
仮説ではなくオープンな問いを
データとサイエンスが当たり前の国へ
このあと、
本気で始めるクラウド&ビッグデータ活用
ということで、デモ中心のセッションがあった。
こんなかんじ
--------------------
ビッグデータの活用
マイクロソフトのビッグデータ活用ビジョン
・ビッグデータの民主化
非構造化、構造化データ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ
使うには：Ｏｆｆｉｃｅ３６５・・・
・活用例
流動人口データ解析：Ａｇｏｏｐ
スマホアプリログ解析：ビデオリサーチインタラクティブ
ＳＮＳ分析サービス：ジー・サーチ
生産情報の見える化：マイスター
・デモ１
ＰＯＷＥＲ ＢＩ
Ｐｏｗｅｒ Ｍａｐ
ヒートマップ
棒グラフ
→コーディングいらない
池袋駅前
・でも２
消費者スマホ利用行動分析
ぱずどら、Ｌｉｎｅつよし
ゲームユーザー、３０台以上は女性つよし！
・でも３
Ｔｗｉｔｔｅｒのログ情報をとってきて・・
気分、感情・・・
イメージのみ（２００件しか取れていない）
・でも４
Ｖｉｓｉｏ
工程表の上で可視化
ＣＡＤ図面
→壁に出すとか