分析屋

株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチか…

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株式会社分析屋です。神奈川県で、データ分析の支援・代行を行っています。 今日のランチから企業の意思決定まで、 データ分析で最適解をご提供するために、分析屋社員が蓄積したあらゆる面での技術をご紹介しております。 https://analytics-jp.com

  • Excelで仕事をもっと効率化！

    日々何気なく使っているExcelですが、実は全然機能が使いきれていない事も。Excelの便利機能や関数、ExcelVBAなどExcelにまつわるすべての角度から、業務効率化できるポイントをご紹介しています！

  • データ分析・活用の事例を分析する

    データ分析・活用の事例を集めて分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していくシリーズ。

  • 中田のSnowflake研究所

    分析屋の中田(ナカタ)です。Snowflakeを使って色々試したことをまとめてみました

  • 洞察の扉　 分析屋たちの検定ダイアリー

    統計検定やデータベーススペシャリストなどなど、分析屋社員が挑戦した様々な検定についてご紹介。 受験までの勉強方法や、実際の試験内容、そして検定を受験した後のキャリアアップまで書かれています。 同一の検定受験記事でも、社員ごとのバックグラウンドも様々なので読み比べても良いかもしれません。 初めて受験される方だけでなく、未経験者にも参考になる内容です！

  • マーケティング課題を集めたい

    マーケティング課題を集めていきます。

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株式会社分析屋について

（🔄2022.1.28.更新） 弊社、株式会社分析屋（https://analytics-jp.com/）について 弊社へのお問い合わせは＜コチラ＞までお願いいたします。 以下の採用ページにも社員インタビューなど会社紹介があります♪ 【ポジション】 データサイエンティスト・データ分析エンジニア・デジタルマーケティング ※直応募限定のポテンシャル採用あり。 採用強化中！詳細は☞ https://recruit.analytics-jp.com/ ～会社紹介～【分析屋の理念

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    • 今週の生成AIの気になるニュース・記事（5/13～5/17）

      こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 今週はOpenAIとGoogleの発表があり、ニュースが目白押しでしたね。 LLMモデルなどGoogle I/Oで発表されたこと総まとめです。 Gemini系列の新モデルである「Gemini Flash」や「Gemini Nano」、 画像生成の「Imagen 3」や音楽生成の「Music AI Sandbox」、動画生成｢Veo｣など、 様々なAIに関連する内容が発表されました。

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      • 統計検定2級に向けて、微分積分を少しでも理解したい

        はじめに分析屋の小泉と申します。 学生時代は苦手だった統計学を社会人になってから勉強しだし、前職から引き続き分析屋に入社した現在まで勉強を続けています。 統計学はあらゆる場面で利用できる便利な学問ですが、それ故に非常に奥が深く、難しくもあります。 データサイエンスの専門家やAIに任せても良いという意見もありますが、身近に感じれば意思決定にも利用できる幅の広い学問です。 これまでの自分の学習から、「勉強してみたいけど何から手を付けるべきか分からない」という人への小さくとも道標と

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        • 分析屋の軍師が語る　データの可視化を組織的に進めるための３つのポイント

          ◇はじめに初の投稿となります。分析屋社長室室長の手塚です。みなさまよろしくお願いいたします。 分析屋メンバーからは（たぶん）親しみを込めて「軍師」と呼ばれています。なお名刺にもばっちり「軍師」と書かれています。 わたしの主な業務は社長室マネジメント、戦略チーム取りまとめ、BI事業推進の３つとなっています。 日頃いろいろな方とコミュニケーションを取りながらあーでもないこーでもないと頭をひねりまくる毎日です。 今回技術ブログというアウトプットの機会をいただきましたので、3つ目

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        • 今週の生成AIの気になるニュース・記事（5/13～5/17）

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        • 統計検定2級に向けて、微分積分を少しでも理解したい

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        • 分析屋の軍師が語る　データの可視化を組織的に進めるための３つのポイント

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        マガジン

        • Excelで仕事をもっと効率化！
          6本
        • データ分析・活用の事例を分析する
          12本
        • 中田のSnowflake研究所
          23本
        • 洞察の扉　 分析屋たちの検定ダイアリー
          9本
        • マーケティング課題を集めたい
          8本
        • Snowflakeさわってみた。
          15本

        記事

          データパイプライン構築の第一歩！Azure Data Factory入門ガイド

          ◇はじめに：Azure Data Factoryとは？分析屋の渡邊です。普段の業務ではデータ基盤の構築の検証・開発を行っています。 Azure Data Factory（ADF）はMicrosoftが提供する、データの収集と変換を自動化するクラウド データ統合サービスです。非エンジニアでも画面をポチポチしながらノーコードで設計でき、オンプレやクラウド等、さまざまなデータソースから情報を統合することができます。 ユーザーは、複数のデータ処理ステップを組み合わせた処理の流れ(パ

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          ビジネスモデルとデータ分析・活用の関係

          分析屋の下滝です。 社内のチャットで話したことを少し整理して共有してみようと思いました。 テーマは、データ分析・活用の範囲を決めるものは何か、というものです。本記事では、ビジネスモデルが決まればその範囲が決まるのではないか、ということで議論したいと思います。 ただし、ビジネスモデルの定義は難しいので、ここでは例をあげながらビジネスモデル的な何かを表現したいと思います。 たとえば、スーパーマーケットとカフェでは、売るモノ自体やモノの売り方、売れ方などが異なります。スーパ

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          ヘルスデータサイエンスにおけるプロジェクトの考え方

          分析屋の藤島です。 前回、ヘルスデータサイエンスとは？という記事を書きました。 今回はヘルスデータサイエンスにおけるプロジェクトの考え方ということをテーマに調べ、例を考えてまとめました。 他の分野のプロジェクトでも共通していることがあるかと思うので、ぜひ参考にしてみてください！ 1.医学系研究について厚労省が作成した【人を対象とする生命科学・医学系研究に関する倫理指針】によると、医学系研究について次のように定義されています。 人を対象として、 傷病の成因（健康に関する

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（5/6～5/10）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 あっという間にゴールデンウィークが終わってしまいましたね。次の休みが待ち遠しいです。 LLMモデルなどStability AIは日本語に特化した言語モデル「Japanese Stable LM 2 1.6B（JSLM2 1.6B）」をリリースしました。 モデルサイズを16億パラメータに抑えることで必要なハードウェアを小規模に抑えることができるとのことです。 rinna株式会社は、M

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/30～5/3）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 今週はゴールデンウィークですが休み関係なくニュースが公開されるので、日々の情報収集が欠かせないですね。 LLMモデルなど中国のByteDanceと南開大学の研究チームが、ストーリーのある漫画を出力できるAIモデル「StoryDiffusion」を発表しました。 ストーリーのテキストをいくつかのプロンプトに分割して画像を一括生成させることで、まとまりのある複数の画像を生成できるようにし

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          PowerBIで累計を作成するには？

          はじめに初めまして、分析屋のCです。 昨年5月より業務効率化チームに所属しており、現在はデータ整備やPowerBIのレポート作成・保守などを担当しています。 技術ブログではPowerBIに関するTipsや検証、BIに関連する技術の勉強した内容のまとめなどを書いていこうと思っています。 さて、今回はDAXの累計についてまとめたいと思います。 例えば下図のように日次で販売利益を累計した線グラフを表示したい時など、「DAXで累計を出したい」という場面はかなり多いです。 DAXに

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          【業務効率化の一歩！】関数があればどんな日付も求められる！～実践編～

          はじめにこんにちは。 分析屋のNです。 私は業務効率化チームに所属しており、ExcelやVBAの案件を主に担当しています。業務効率化チームに所属しているからには、身の回りの効率化も意識して取り組んでいきたいと考えています。 この頃の私は日付に関わる関数を算出する機会が多くありました。日付を求めることは慣れていないと難しい部分も多くありますが、特定の日付や曜日などの出し方さえ覚えてしまえばあとは組み合わせ次第です！ 今回は前回ご紹介した知っていたら便利な関数などを用いて、各種日

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          今週の生成AIの気になるニュース・記事（4/22～4/26）

          こんにちは。分析屋の平野です。 社内チャット部屋にて紹介されたニュースや記事を紹介します。 毎週新しいモデルやサービスが公開されますね。ニュースを追うのも大変になってきました... LLMモデルなどMetaは、大規模言語モデル「Meta Llama 3」の最初の2モデルを発表しました。 8Bと70Bの2モデルで、前バージョンと比較して誤った拒否率が減少したほか、推論、コード生成、命令などの機能が向上したようです。 NECは大規模言語モデル「cotomi Pro」と「cot

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          デザインを言語化する

          分析屋の西村です。 業務では生成AIの新規事業開発に携わっており、その中でデザインに関する仕事も担当させていただいています。 （技術ブログのサムネイルもいくつか担当しております！） 分析屋の技術ブログにはデザインに関する記事が現状あまりないのですが、わかりやすく伝えるためにデザインは必要なものだと思うので、これからデザインに関する記事を増やしていければなと思っています。 今回は「デザインの言語化」という本について紹介します。 この本はタイトルを見ると一見デザイナー向けの

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          ヘルスデータサイエンスとは？

          分析屋の藤島です。 医療系データの利活用に興味があるので、ヘルスデータサイエンスについて調べてみました。 1.そもそもデータサイエンスとは何か米国の国立標準技術研究所の報告書によると、データサイエンスとは「発見、仮説、仮説検証のプロセスを経てデータから直接実用的な知識を抽出すること」と定義されています。 また、米国のあるデータサイエンティストが作成した下記の図によると、データサイエンスはプログラミング、数学・統計学、ビジネス力などの複数分野が複合されていることがわかります

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          データ分析・活用の事例を分析する：3月は新生活にフォーカスを当てたプロモーション

          分析屋の下滝です。 本記事のシリーズでは、データ分析・活用だと思われる事例を分析しながら、我々はどのような活動をデータ分析やデータの活用だと呼んでいるのかを考察していきます。 なお、データ分析の各種の枠組みを分析していくという別観点のシリーズは以下を御覧ください。 過去の事例記事の一覧はこちら。 過去の事例分析を整理してまとめた記事はこちら。 事例今回は、前回の記事と少し特徴が似ている事例を扱います。つまり、何らかの想定をもとに決定が行われており、その想定をデータに

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          データ分析自動化の最前線！Vanna.AIを試してみた

          分析屋の町田です。 従来のデータ分析では、SQLの深い知識が必要であったり、データベースや可視化ツールの複雑な操作が必要でした。しかし、近い将来これらの知識は不要になるかもしれません。最新のデータ分析自動化ツール「Vanna.AI」を用いれば、テキストで質問するだけでAIが瞬時に分析を行い、わかりやすく可視化してくれます。 今回の記事では、Vanna.AIがもたらすデータ分析の自動化について紹介し、さらにGoogle Colaboratory上で実際にVanna.AIを動

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