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Exploratory Online Seminar
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予定
アナリティクス:線形回帰の紹介 - Part 2 重回帰分析
2019/8/22 (木)午後12時 - 1時(日本時間)
前回の「線形回帰の紹介 - Part 1 基礎編」の続きのセッションです。
今回は、前回で学んだことをさらに発展させ、複数の予測変数があるときに重回帰分析の手法を使って、それぞれの変数の独立した影響度の理解の仕方、またより影響度の大きい予測変数の探し方の話をします。
さらに、線形回帰のモデルを複数作ることで、変数の影響度の違いをグループ毎に見ていく方法も紹介します。
当日こちらのURLより参加ください。
アナリティクス:線形回帰を使った因果推論
2019/8/29(木)午後12時 - 1時(日本時間)
相関と因果は違うとはよく言いますが、何がどう違うのでしょうか?そしてこの違いがどうデータ分析にとって重要なのでしょうか?
線形回帰のアルゴリズムを使ってどのように相関や因果関係に関する仮説を構築していくことができるかをデモを交えながら話します。
当日こちらのURLより参加ください。
過去のオンライン・セミナー
アナリティクス:線形回帰の紹介 - Part 1 基礎編
2019/8/15(木)午後12時 - 1時(日本時間)
線形回帰のアルゴリズムは昔からあるもので、極めてシンプルなものですが、今でもデータサイエンスの世界では最もよく使われるアルゴリズムです。
このセミナーでは、その基本的なコンセプトの紹介と、線形回帰のアルゴリズムによって作られる予測モデルから得られるインサイトの解釈の仕方の話をします。
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Exploratory v5.3の新機能の紹介
2019/8/8(木)午後12時 - 1時(日本時間)
Exploratory v5.3の新機能の紹介セミナーです。
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アナリティクス:似た者同士の関係を理解するのに役立つ「距離」のアルゴリズムの紹介
2019/7/18(木)午後12時 - 1時(日本時間)
カスタマー、国、製品といった、興味のある対象間にある類似性を理解するための「距離」のアルゴリズムと、そういった関係性を直感的に理解するために可視化するための「多次元尺度構成法(Multi-Dimensional Scaling / MDS) 」というアルゴリズムの紹介と、それらのExploratoryでの使い方の話をします。
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アナリティクス:サブスクリプション・ビジネスのためのコホート分析 with サバイバル・アルゴリズム
2019/7/11(木)午後12時 - 1時(日本時間)
SaaSまたはサブスクリプション・ビジネスにとってコホート分析は欠かせない分析手法の一つです。これによってどのようにカスタマーが自分たちのサービスを使い続けているのか(または辞めていっているのか)が、わかるようになり、どこに的を絞ってリテンションを改善させていくのかというデータインフォームドな議論ができるようになっていきます。
コホート分析はサブスクリプション・ビジネスだけでなく、例えば人事分野(従業員が辞めていく傾向)、生産分野(製品が故障していく傾向)、医療分野(患者が死んでいく傾向)といった広い分野に応用可能の手法です。
この手法の説明と、Exploratoryの中でどのように使うことができるかを紹介します。
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Analytics: ランダムフォレストの紹介
2019/7/4(木)午後12時 - 1時(日本時間)
データサイエンティストの間でよく使われている機械学習のアルゴリズムのランダムフォレストの紹介と、Exploratoryの中での使い方の紹介をします。さらに、変数毎の影響度の見方や、不均衡データの調整、ボルータの話もします。
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Analytics: 決定木の紹介
2019/6/27(木)午後12時 - 1時(日本時間)
機械学習のアルゴリズムのうちの一つで有名な決定木の紹介と、Exploratoryの中での使い方の紹介をします。
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サンプルデータ:
ダッシュボード、ノート、スライドの作り方
2019/6/20(木)午後12時 - 1時(日本時間)
Exploratoryのダッシュボード、ノート、そしてスライドの紹介とそれらの作り方の話をします。
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Exploratory v5.1とv5.2の紹介
2019/6/13(木)午後12時 - 1時(日本時間)
Exploratory v5.1とv5.2の新機能の紹介と、そのうちの以下の機能のデモをします。
  • ボルータ(ランダムフォレスト)
  • 限界効果(ロジスティック回帰)
  • 変数重要度(線形回帰)
  • チャートの色のハイライト機能
  • チャートのコメント機能
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データラングリング:テキスト・データの加工
2019/1/16 (水) 午前9時-10時(日本時間)
テキスト・データを加工するための様々なデータラングリングの手法を紹介します。さらに、簡単な正規表現の紹介もデモを交えながら紹介します。
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サンプル・データ: ユーザー・データ
データラングリング:日付、時間データの加工と可視化
2019/1/9(水) 午前9時-10時(日本時間)
日付、時間データの加工が自由自在にできるようになるとデータ分析の幅が一気に広がります。様々なデータラングリングの手法を使って、日付、時間データを簡単に加工し、さらに可視化していくことで、より深い理解を得る方法を紹介します。
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サンプル・データ: アクティビティ・データ
アナリティクス:K-Means クラスタリングの紹介
2018/12/19(水) 午前9時-10時(日本時間)
K-Meansクラスタリングという、データの中にあるパターンを認識することによってデータを自動的にグループ分けする機械学習のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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サンプル・データ: US Baby データ
アナリティクス:Time Series Anomaly Detection(時系列データの異常値検出)
2018/12/12(水) 午前9時-10時(日本時間)
Twitterのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたAnomalyDetectionという時系列データの異常値を検出するアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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アナリティクス:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測
2018/11/27(火) 午前9時-10時(日本時間)
Facebookのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたProphetという時系列予測のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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Exploratory v5.0の紹介
2018/11/16(金) 午前9時-10時(日本時間)
2018年10月にリリースされたv5.0の新しくなったUIとエクスペリエンス、さらにいくつかの新機能のデモをします。
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日本語のテキストデータを形態素解析して、似たような文書をグループに分ける(クラスタリング)
Twitterからデータを取ってきて、それをMeCabを使って形態素解析し、TF-IDFでそれぞれのTweetを定量化し、最後にK-MeansでTweetsをクラスタリングするという流れを紹介します。
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