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データ分析のプロジェクトを進める中で 「実務上、どのようなポイントで悩みやすいのか」「分析をスムーズに進めるために、何に気を配るべきか」といった視点で、自分なりの学びをまとめました。

これまではシステム開発がメインでしたが、最近データ分析の業務に関わらせていただく機会がありました。そこで求められる成果物、注力すべきポイント、そして技術選定の観点など、従来のシステム開発とは異なる部分が多く、様々な気づきがありました。自身の振り返りも兼ねて、その知見を共有したいと思います。

昨年1年間は「データを駆使して仕事を進める」という少しいままでと色の違う経験をしました。この記事では、その中で得た知見や工夫した点を共有します。

燃料（灯油や軽油など）を配送するために、なくなりそうなタイミングを知りたいという需要があるため、エネルギー使用量の予測モデルを開発し、運用しています。

Kaggle、AtCoder等の趣味が高じて2022年12月フューチャーに入社しました。このような背景の人がフューチャーに入社後、何が不足していると感じ、どのようにそれを埋めていこうとしているのか。といった目線でお読みいただければ幸いです。

私は大学時代から深層強化学習の研究をしていますが、分野的にほとんど実世界のデータを扱うことがありませんでした。そんな私ですが、実務で実世界データを分析する機会があり、その違いに多くの学びがありました。今回は実世界データを分析した結果見えてきた、実世界データの特徴と欠損値や不正データの処理について解説しようと思います。簡易的ですがソースコードも示していますので、参考になれば幸いです。

最近データ分析絡みでDynamoDBを触る機会が多く、DynamoDBが体の一部みたいになってきました。本記事の結論はこれです。

今回は、統計調査という繋がりで、イノベーションの捉え方に関する2つの調査を紹介させていただこうと思います。皆さんはイノベーションという言葉からどのようなことをイメージされるでしょうか？何かが新しく登場してわれわれの生活を便利してくれることをイメージされるかもしれません。身近に当たり前のように普及してきている例で言えば...

社内ヘルプデスク（Redmine）における管理対応の業務をAIを使って効率化しました

データサイエンス領域における基礎の一つとして統計学があります。本Blogでは日常のニュースで報道される数字を統計学的に説明することによって、統計学の基本的な考え方に触れていきたいと思います。