萩 太郎

[萩 太郎 @hagi_taro]

データ分析業務といいつつほとんどデータ分析はせずデータ利活用のための道筋をたてるコンサルをする日々。
データ分析ってなに！？てなる。

[萩 太郎 @hagi_taro]

「1分で話せ」
伝え方で悩んだことのある人におすすめ

・結論と思っていたことが結論（相手の動く方向性）になってなかったことに反省
・「伝える」必要のある多様な場面での実践的内容で参考になる
・対話を結論、根拠のピラミッドに整理するのは実践したい

読みやすく2時間もあれば読めるのもいい

[萩 太郎 @hagi_taro]

2022年のアパレル関係のベストバイなんだろうと考えた結果、
・キジマタカユキのバケットハット
・FARAHのツータックパンツ
かな。
どちらも春〜夏にヘビロテした。
というか、その他はほぼUNIQLOな１年だった。
UNIQLOの中ではUNIQLO Uのステンカラーコートがベストバイ。

[萩 太郎 @hagi_taro]

データ分析関係の本では、「統計的因果推論の理論と実装」。内容は「効果検証入門」よりもやや難しい印象。効果検証入門では触れてない内容まで触れられていて実際に使用するときの留意点まで書かれていたのがよかった。今のところ使う機会ないのが残念。

[萩 太郎 @hagi_taro]

今年読んだ本の中で一番よかったのは何気に「世界で一番やさしい会議の教科書」かも。小説仕立てで5秒で読めるし内容も実践的で明日から試せる。ファシリ苦手だけど、チャレンジしてみたくなった。

[萩 太郎 @hagi_taro]

2022年のベストバイはE5 eyevan のm1。
今まで鼻あてが痛くなってしまっていたのなくなった！これが宇宙最強耐熱金属タングステン様の力！？

[萩 太郎 @hagi_taro]

統計検定準1級まで取ったことの良かった点の１つとして、ある程度の統計学の本なら躓くことなく読み進められるようになったことがある。2級合格時にはまだあやふやだった部分が明確に理解されたのが大きいのだろうと。

[萩 太郎 @hagi_taro]

今更感はありますが、『効果検証入門』は実務で統計学を使う際の悩みに回答してくれるいい本だと思います。施策効果のデータ分析する時、セレクションバイアスの影響をどう考えたらいいのかと悩んでいる方は読んで損はないのではないかと。

https://t.co/bIF82aZE3o

#効果検証 #統計学 #データ分析

[萩 太郎 @hagi_taro]

かと言って実務で理解した内容を使えるかと言われればそれはまた別の話し。そろそろ実務よりの勉強をしていきたい。

[萩 太郎 @hagi_taro]

統計学の専門書を一度でしっかり理解できるわけ��はないけど、ある程度は読めるくらいに理解できるようになってきたからちゃんと統計の力付いてきたんだなあ、と嬉しい実感。
#統計学

[萩 太郎 @hagi_taro]

基本情報の勉強しようと思ってたのにやる気にならず、結局、統計学ばかり勉強してる。

[萩 太郎 @hagi_taro]

最初読んだ時はほとんど理解できなかったのに、2周目になると何故か理解できるようになる現象を一言で表す言葉はないのだろうか。
#自然科学の統計学

[萩 太郎 @hagi_taro]

青本こと自然科学の統計学今読んでも難しい。でも、これをちゃんと理解できたらもう一歩先にいけると信じてる。
#統計学

[萩 太郎 @hagi_taro]

情報量基準(AIC)の式のモデルの最大対数尤度の意味はだいたいわかりましたが、ペ���ルティ項の『モデルの自由パラメータ数』の導出がわからない。バイアス補正項からどうなってやってきたんだ！？
#統計学

[萩 太郎 @hagi_taro]

8月に統計学実践ワークブックを買い、全く理解できず、微積と線形代数を学び直し、その他、寄り道を重ね、ワークブックに戻ったのは去年の11月頃。過去問を始めたのが3月。ワークブックと過去問はそれぞれ3周ほどして受験した結果、合格。思ったより時間かかってるな。
#統計検定

[萩 太郎 @hagi_taro]

とりあえず、統計学の目標は達成したので次は基本情報の取得を目指します。
今度こそ。
#基本情報処理技術者

[萩 太郎 @hagi_taro]

統計検定準1級合格しました。
多変量解析を学びたくて勉強を始めたのに、分野別正答率で多変量解析が一番低い…。。
#統計検定

[萩 太郎 @hagi_taro]

データ分析や統計学を学ぶにあたり数学の学び直しは大事ですが、いわゆる数学の問題を解く必要はあまりなく、とりあえずツールとして使える程度になれれば十分なのかなと認識しています。

[萩 太郎 @hagi_taro]

統計学実践ワークブッグではなかなか　理解しにくい判別分析やサポートベクターマシーンは『多変量解析入門ー線形から非線形へー』がおすすめです。主成分分析やクラスター分析、ブートストラップ方も詳しく掲載されているので準一級の勉強には重宝します。
#統計検定
https://t.co/fDGI9mTWWJ

[萩 太郎 @hagi_taro]

統計検定準1級では計算の中で部分積分や置換積分、合成積分、ガウス積分が普通に出てくるので、この辺の公式は出てきたら反応できるようにしておきたい。あと、ネイピア数の定義をサラッと使ってくるから困る。
#統計検定 #統計検定準1級