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統計に関するramtigaのブックマーク (4)

  • 競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ

    的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20~30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地(努力次第で勝利できる可能性)がある。 例えばこんな例がある。 160億円ボロ儲け!英投資会社が日の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が

    競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
  • データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

    追記(2017年7月) こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数=下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト()募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層

    データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
  • 私はこうやってマーケティングデータを集めています。 : LINE Corporation ディレクターブログ

    今年も熱い夏がやってきました。ロックフェスと事業計画の熱い夏が! というわけでこんにちは、佐々木です。 今回は、「予算(事業計画)って、どうやって(何を根拠に)立てているんですか?」というスタッフの質問に答えるために、事業計画のために集めた資料の出典を紹介します。 なお、資料の多くは私が担当するブログ関連事業のものですので、ネットならではのマーケティングデータの集め方といった内容になります。限定的な分野ですが、なにかの参考になれば幸いです。 総務省 情報通信政策研究所(IICP) ・総務省 情報通信政策研究所 まずは総務省調べのデータ。 大規模なリサーチ結果を無料で利用できるので、とても重宝します。 例1)「ブログ・SNSの経済効果の推計」(PDF) 例2)「ブログの実態に関する調査研究」報告書文(PDF) 矢野経済研究所 ・矢野経済研究所 ブログ関連の市場調査で優れたレポートを発表して

    私はこうやってマーケティングデータを集めています。 : LINE Corporation ディレクターブログ
  • RとRubyによるデータ解析入門

    人気の高いオープンソースのツール、RとRubyを使い、生データを処理し、シミュレーションし、仮説を立て、統計的手法を用いて検証する、というデータ解析の基の理解を促します。基が学べるだけでなく、自分のメールボックスや自分の心臓の鼓動など身近な題材を対象としており、データサイエンスの醍醐味を味わうことができる一冊です。日語版ではさまざまな統計分析手法についての入門となる章を追加。こので使っている統計の基礎も学べる構成になっています。プログラマ視点で書かれた書は、ビッグデータを活用するためのスキルを身に付ける必要に迫られた多くの開発者にとっても貴重な情報源となるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すで

    RとRubyによるデータ解析入門
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