ねこぼ@データアナリスト

3歳児のパパです。最近のテーマ AI、因果推論、統計/ 統計検定準1級、勉強中 / R派 リサーチ→販促→IT

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

R初学者のためのtidyverse100本ノック を作成しました！実際に手を動かしてtidyverseを使ったデータ加工を理解することができます。辞書的な使い方もできそうです。よろしければご覧ください！

https://t.co/addNdJdErY #Qiita

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

職場の飲み会で話題に出たんだけど、しれっとTOEIC900点とかちょいちょい取ってる人いて怖い。凄いことなんだからな、それ。なんで日本で普通に働いてるのよ。英語を使え！！

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

AI、コード爆速で生成して色々と回してくれるんだけど書き方が気に食わなくて非常に冗長で読みづらいのなんとかならないのかな。結局全任せすると微修正がしづらい。

read（hoge）で済むところを

if ファイルが存在しなかったら
print（"ファイルが存在しません"）
read（hoge）

と書く…

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

@carrer0518happy モニターの質の定義がクライアントと調査会社で異なるのはありそうです。

モニター管理問題なしです！
品質高いです！と言われた場合

クラ: 不正回答とか出ない熱心な回答ユーザがほとんどなんだろうな
調: 毎年ユーザ属性ちゃんと取得してるしな。回答の質自体はオーバーサンプルで対応するしok

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

誤字。
×いいますが
⚪︎ いいますか

誤解されうるコメントだったので訂正。

xxというか、（むしろ）xxであるという形で書きたかった。rp頂いているので元ツイ削除せず訂正。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

モニターの質なんて悪いのが大前提といいますが、数円のポイント目当てで暇つぶしにポチポチしてる人が、本気でFAをガッツリ埋めてくれると思ってるとしたらお花畑というか人を信じ過ぎかもしれんなぁとは思う。

[yasu@幸せなキャリア/リサーチ会社経営 @carrer0518happy]

久々に声を荒げてクライアントにブチ切れてしまった。Webアンケート実査後にデータクリーニングするってことなんだが、データクリーニングを実施したら目標サンプルを下回っちゃったんよね。

それに対して無料で補填しろとあまりに強気に言うもんだから、思わず

「そもそも設問文が難しいし、複雑な内容でマトリクス設問と自由回答を多用してて離脱が高くなるのとデータクリーニングしたら欠ける可能性高くなるよって事前にお伝えしていたと思いますが？それでもいいからと推し進めたのはあなたですよね？あんまりヤクザな言い方すると下請法違反で訴えまっせ？」

って言っちゃったのよね…苦笑

もうその場は南極より冷え凍っていたよ

ただ、カチンって来たのが、「モニターの品質が悪い」ってひと言だったんよね…

あまりにも上からな言い方で…

※一部、事実関係などはデフォルメしております。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

音声入力、変換処理に掛かる時間とか誤入力の訂正とか考えると自分で手打ちするのが正義過ぎる

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

お家でお仕事してるとき、晩御飯の後とか休憩時とか一瞬リビングに姿を見せると、その後の娘の泣きが凄くて後ろ髪を引かれるのですが、皆様どうやって対応しているのだろうか。少し遊んで満足させるのが大事なのかしら。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

固有値・固有ベクトルの使いみち（１．主成分分析） https://t.co/W4PvF7VtzY #Qiitaアドカレ #Qiita

説明図として凄く良い。主成分分析を使うとき、スライドに使わせてもらおう。大助かり！！

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

主成分分析における、相関行列と共分散行列の違いhttps://t.co/mKtk7ebqYJ

共分散行列で計算する意義がよく分かっていない。

[もとやま @ysk_motoyama]

社内でサクッと議論するとき提案書は

①提案の背景と目的は何か？
→目的は解釈が一意になるよう具体的に

②解決策にはどんな選択肢があるか？
→複数出すこと。選択のロジックに説得力は宿る

③どの案で行きたいと思っているか？
→評価軸は「効果・コスト・実現しやすさ・スピード・副作用」の観点で〇△×くらいつけとく。〇△×の感覚が会議の参加者内で揃えばOKくらいのノリ

④今後はどう進めるのか？(いつ誰がどうやって)
→GOサイン出たらすぐ取り掛かれる感を出しとく

これらを箇条書きしておく
くらいで十分議論は可能だったりします

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

口コミサイト、メチャクチャ褒めてるのに3を付けてたり、不満点をつらつら述べて4がついていたり結局ユーザによる点数のブレが大きくて使い辛い。

口コミが集まりづらい商材の場合、1件の重みも大きくなるし、質問を投げてテキストで回答させて、その内容をAIで一律に点数付けするほうが良さそう。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

「分析SQLスタイルガイド」をかなり真面目に考えた https://t.co/cKxLDZM5KZ #Qiita @kai_dataより

これがかなり分かりやすいし、体感と合うからベースにしたい。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

obsidian、テンプレート機能をうまく使えばアドホック分析のフォルダ作成自動化できる？どんな構成にしようかな。

依頼側からの提供資料
自分のSQL結果とかのcsv
RやPythonの集計ファイル
最終的な出力資料

あたりで4フォルダあれば取り急ぎ回るかな。先輩の構成パクリに行くか

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

obsidianを導入して思ったんだけど、会社のtimesの私の使い方やっぱり間違ってたかも。悩んでることとか、学びとか、思ったこととか丸投げしてたけど、本来1人で消化するのか。「うわ、集計ミス…データ保持期間見落としてた。吐く〜」じゃねんよな。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

意思決定者とデータアナリストの役割は
× 分けるべき
⚪︎分けざるを得ない

大前提、データ分析は現実のうち、データに出てきたほんの一部を切り取っているに過ぎない。大きく複雑な意思決定になるほど、データ以外の文脈が強く関与するため全体像を理解する役割が必要になり、それが分業制の強み。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

自分で言うのもなんだけど、大きなスーツケースと赤子を連れたお母さんを見つけて、席をサッと譲れたのカッコよかったな。遠くの席が空いてても入り口に近い席がなんだかんだ楽なのよね。偉い！

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

例え話としては分かりやすいんだけど、実際それぞれの変数は独立ではなくある程度の相関があるから、主成分分析してみたら第2主成分まででほとんど説明できちゃったりしないかなーとか思う。

[アシスト二子玉川＠結婚相談所 ハイクラス IBJ婚活 世田谷区 @wadafutako]

女性は自分より年収の低い男性とは基本結婚しません。

女性が1000万円で男性が500万円ならそうだよねって話ですが、
女性600万円×男性500万円の成婚ですらほぼ見かけないです。

「年収は私より低くても良いんですが、男性として尊敬できないんです。」
という理由です。

ちなみに600万円の女性なら対象になるのは男性は約38％。

面白いのはここからで、

大学進学率 5割
平均身長171㎝以上 5割

さらに
ルックスと性格を上位5割

にすると、全男性の約50分の1になります。

なんと、年収600万円の女性の対象になりうるのは100人中2人しかいないんですね。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

【相関で情報を圧縮】主成分分析の気持ちを理解する【いろんな分析 vol. 2 】 #051 #VRアカデミア https://t.co/FYb0VWZf2s @YouTubeより

言われたらあたりまえなんだけど、使われ方の例があるのいいな。現実に紐づけやすい。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

【もう二度と迷わない】因子分析と主成分分析は何が違うの？【いろんな分析 vol. 3 】 #053 #VRアカデミア https://t.co/2faQn0p76v @YouTubeより
面白かった。実際に結果を並べて色付けて表示するの直感的なイメージに繋がりやすくていいな。

[ねこぼ@データアナリスト @nekobo_01]

統計検定準一級にギリギリで一発合格した勉強法＋捨てたこと https://t.co/Atzs7HFcKs #Qiita

妥協したポイントがまとめられているの正直すげーいい。ホンマにごめんなんだけども、いつまでも勉強しているのしんどい。仕事で恐らく今後とも縁がないであろう領域は捨てちゃおう。