マネー・ボールの次は、トラヴィス・ソーチック著（桑田健 訳）『ビッグデータベースボール』を読んだ。そこに書かれた内容はマネー・ボールは始まりに過ぎず、さらに進んだDS革命が描かれていた。日々進化する野球におけるDS革命を垣間見ることができる一冊…

マネー・ボールが米国大リーグのデータサイエンス革命について書かれたものだった。データサイエンスによって変わる野球を考えて見たい人は一読の価値あり。

ChatGPTの使い方に悩んでいる人、何かしらのプログラム言語をマスターしたいと思っている人、将来に不安のある人・・・この本はいろんな人に刺激を与えてくれると思う。自分も多くの気づきをもらいました。

因果推論という分析手法についての入門書の2冊目。因果推論がどのような分析手法であるか、その長所と短所などが分かりやすく解説してある。因果推論について興味のある人はぜひ手に取りたい1冊。

再々スタートします。どこまで続くかはわかりません。

2024年に読んだ本は、11冊しかなかった。その11冊について簡単に振り返ってみる。

因果推論について初学者が読むのにいい。全体像と具体的な因果推論の方法の概要が学べる良書。

今のプロ野球に違和感を持っている人は読んでみるといいと思う。 プロ野球において、セイバーメトリクスによってどういう変革が起こっているのかが本書を読むとわかる。

前期の授業を振り返り、後期にどうしたらいいか考える・・・もう1度、内容の見直しをしてみる。

NTTほか、通信キャリアの株価データの動きを視覚化してみた。

3ヶ月止まってしまっていたRと統計学の理解。自分の理解をよる進めるために取り組んでいるが、今回やっと再開にこぎつける。

R研究集会2023が12月16日に行われた。オンライン参加したが、内容は難しく自分のこの分野に関する知識がいかに心許ないものなのかということが明らかになった。刺激を受けた貴重な体験だったので、自分の感じたことを少し書いてみた。

Rと統計学を学ぶ、４回目。Rで楽々データ分析入門は8章で、正規表現。Rで学ぶ確率統計学は第2章。相関係数をめぐる話題色々。因果と相関の違いを見分けることの難しさとか。

Rで学ぶ確率統計学（実データ分析編）という書籍を読み、Rでプログラミングしながら確率統計学を理解していく。毎日、継続して取り組むことが課題。今回で3回目。

Rと統計学を学ぶ・・・今回は、Rがパイプ関数と列データの扱いについて、Rで統計学が1変量データの扱いについて進める。Rで統計学でも当然Rを学ぶことになるので、繰り返しになり、自動的に写経もどきをしてるよう。

継続することは力なり、いろいろ手を出すより1冊の教科書を読破せよということで、あっちゃこっちゃに手を出しがちな癖を矯正するため、決めた書籍の毎日の進捗をここにメモることにした。

新しい学習指導要領で学んできた学生が25年度から大学に入学してくる。情報関連科目では、プログラミング、統計などの基礎を習得していることを前提に講義内容を変える必要があるので、今から考えておく。

RやRStudioを使ってデータ分析をするための効率的なデータ加工について解説した書籍。日頃、Excelデータを使うことが多いビジネスパーソンを視野に入れたR言語の解説書である。内容は、①データのインポート、②データのクリーニング（前処理：分析のできるデ…

データ分析を実践してみるということで、9年前に行った料金政策の変更と高速道路の交通量の分析を、その後のデータを加えて、再分析する（機械学習による予測モデルの構築も視野に入れる）。今回の記事は、その最初のとっかかり部分を述べたもの。

データ分析をするとき、必ずデータの収集、入力、加工の作業を行う。それはデータがデジタル化されてからでも無くならない。むしろ、多くのデジタルデータを扱うようになり、分析前の処理は増える可能性がある。そこで入手から前処理までをしっかりマスター…

最近、書籍に関する記事がないので、最近、購入した書籍を中心に書いてみた。ジョン・メイナード・ケインズ、半導体戦争、民主主義の経済学、ExcelとRではじめる やさしい経済データ分析入門の4冊。 読みかけの本はいろいろあるが、これらの本は最初から最後…

自分の姿を映し出す鏡・・・統計データがデジタル化の影響で色々な課題を抱えている。 その課題を検討しているいくつかの論文のリンクを紹介。 これからこれを元に、自分も理解を深めるつもり。

今回、機械学習については、いろいろ勉強したけど、こういう本があるのは知らなかった。文献調査ができていなかった・・・ということになろうか。世の中、想像より機械学習はいろいろと応用が進んでいるみたいだ。 統計的学習の基礎・・・必要なところを必要…

ある時系列データを使って予測している。それで機械学習を使うのだが・・・実証分析の経験があるものにとって、まず最初に疑問に思うのが、機械学習での予測というのは、計量経済学でのそれと何がどう違うのかという点だ。 mnoguti.hatenablog.com これまで…

端緒 第1章、第2章 第3章、第4章 第5章、第6章、第7章 おわりに 端緒 機械学習とはどういうものかを端的に理解する必要があり、手に取った1冊。確かに書名の通り、「しくみと技術がこれ1冊でわかる」ある程度分かる内容だと思う。「しっかり」という点につい…

AIを使うばかりでなく、自分で作って利用する時代になった。10年前にここまでになるなんてこと、考えてもいなかった。RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）といって業務の自動化も可能になった。そうなってくると自分でも何かしたくなろうという…

元旦の記事だから、2022年の抱負でも書くのが世の中的に期待されるところかもしれないが、自分は、昨年の振り返りから・・・これがそのまま2022年寅年5回目の抱負につながると思う。 ラン：走れるようになってきた Python：研究の延長としてより純粋にプログ…

調査、研究、コンサルなどの商売は、クライアントの問題意識を理解するために同じ目線で対象を見て、考えることが必要だが、それだけではクライアントと同レベルの思考しかできない。それでは商売にならないので、プラスαを付け加える必要がある。そのために…

ちょっとちょっとということで、これからを考えるのに、もうモノづくりの時代、社会ではないということで、じゃあ、どういう社会を志向するのかなんてことを考えている。 そこで先日とあるところでそのキーワードを聞いた。それはゲーム。そう、パックマンと…

COVID-19の影響で、学者の研究発表の場である年次大会がオンラインで開催される状況になっている。 オンラインで大会を開催することのメリットデメリットを自分なりにまとめてみた。 COVID-19後も、通常の対面での大会において、オンラインでの参加の道も残…