「サッカーで学ぶデータ分析の勘所」
統計家 西内 啓さんの講演だ。
話は非常にうまく、まとまりがあり、要点がわかりやすい。
多くの場合、データを仮説検証の方法で分析されるが、1変数しか検証できないので、データが非常にもったいない。
彼はアウトカム(望ましい結果)、解析単位(要因の単位)、説明変数(要因の上下要素)の三面で分析するともっと多くの側面からデータを探れると。
・解析単位の定石
Who: 顧客、従業員、取引先
What: 商品、サービス、設備
How: 広告、キャンペーン
When: 日、月、年
Where: 店舗、営業所
いくつかの角度から分析してみる。
大事なことは、分析結果から説明変数を改善してアウトカムを向上させる。
“Learn data analysis through an example of soccer”
A speech from an statistics, Hiromu Nishiuchi.
It’s A very good and impressive speech.
Verification of hypothesis has been a general way to analyze data. However, this method can only be used to exam one factor at a time, which may neglect some other important factors in the data.
He proposed a method to analyze data through 3 aspects: outcome (the desired result), analyzing unit (unit of influence factor) and influence factor (the variable range of analyzing unit).
The basic analyzing units:
Who: customer, employee, cooperation company
What: product, service, equipment
How: advertisement, champagne
When: day, month, year
Where: shop, office
Remember always to analyze from several angles.
The most important thing is to improve the outcome by changing the influence factors from the results of analysis.
「從足球學data分析的要點」
是統計學家 西內 啟 的演講
十分的生動易懂, 簡潔有序
在許多情況下會使用假說檢證法來分析data, 但是這個方法一次只能檢證一個變數, 所以往往忽略許多其他的跡象
於是他提出了用「結果(期待值)」,「分析單位(因素的單位)」與「說明變數(使因素變動的項目)」三個側面去觀察分析data能更有效使用data
・分析單位的原則
Who: 顧客, 員工, 合作商
What: 商品, 服務, 設備
How: 廣告, 企劃活動
When: 天, 月, 年
Where: 店鋪, 業務據點
嘗試從各個角度去分析
最重要的是, 從分析結果找到方法改善說明變數, 進而使的最終結果變得更好
(6) 保険
保険会社と通信会社の提携。
車にGPSセンサーを取り付け、運転状況を随時記録する。
このデータを分析し、運転手の運転行為を知ることができる。
そしてその運転状況によって保険料金を再設定できる。
なので、安全運転で保険料を下げることができるという安全運転を促すシステムができる。
(7) 既存データ活用
CardlyticsというIT会社からの提案だ。
銀行には大量な顧客情報が蓄積されている。流通業者は新規顧客を獲得したい。
(6) Insurance
This is an example of the cooperation between a insurance company and a IT communication company.
It started from install GPS sensors to every car signed insurance contract to the car insurance company.
All driving information, such as speed, route or frequency of driving, is recorded real-time all the time.
These driving data were transferred to the insurance company to calculate the best price for the car owner, which means the driver can have the chance to press down the insurance cost by driving safely and stably.
(7) Utilize current data
It was a proposal from an IT company called Cardlytics.
There are large amount of customer data in a bank. There was also a transportation company who want to acquire some new customers.
Cardlytics made a proposal/system to analyze the data in the bank to extract the potential customers for the transportation company.
(6) 保險
保險公司與電信公司的合作案例
車險公司通常都藉由過去的事故紀錄來計算保費
這次, 在所有保了險的車上裝上GPS感測器, 然後不斷的紀錄那輛車的行車狀況
藉由分析行車況況, 保險公司便能制定最佳的保費給消費者
同時消費者也可以透過更安全與穩定的駕駛習慣來降低保費的負擔
保險公司可以提供與競爭者不一樣的服務, 通信公司可以讓自己的設備受到充分的利用, 駕駛人可以有機會享有更低的保險負擔, 而社會則因為車禍減少而更祥和
接著是「Boston Consulting Group 井上 潤吾先生的演講」
Big data是創造價值的泉源
只要有累積資料的業界就有機會
譬如運輸, 醫藥, 金融, 通信或政府等等
「Big data的活用例(續)」
(3) 金融業界
世界上有許多失蹤的未償還債務者, 而這些債務也大多就成為了不良債務
但是在利用了big data之後能夠找到36%的債務者
「Boston Consulting Groupの井上 潤吾さんの講演」
ビッグデータは価値創造の源泉。
データが存在する業界であればチャンスがある。
流通、医薬、金融、通信、政府など。
「ビッグデータ活用事例(続)」
(3) 金融業界
未払い債務者の多くは行方不明で、残された債務の多くも不良債権になる。
ビッグデータを活用して未払い債務者の36%を特定できた。
方法としては、各社の会員登録情報、SNS、ウェブサイトの大量な情報を分析して人を探すというやり方だ。
“A speech from Jungo Inoue from Boston Consulting Group”
Big data is the source of creating values.
All industries who are saving data have the chance to utilize big data, such as transportation, health, finance, communication, public government, etc.
“Big data examples (cont.)”
(3) Financial industry
Many unpaid debtors are gone and the left debts become bad debts.
People tried to use big data to specify the location of the debtors.
The information of registered account in several companies, SNS and websites were analyzed and 36% of unpaid debtors were specified.
前幾天去參加了ㄧ個叫做Analytics 2014的研討會
有很多關於big data的資訊, 使的我的視野更加的廣闊
這是一個由SAS Institute公司主辦的活動, 而該公司主要開發與販賣的是big data自動解析系統與自動反應系統
畢竟對big data並不是那麼的熟悉, 讓我有了十分充實的一天
「big data的特性」
在現在的時代所有的資料幾乎都被數位化, 也因而使得資料之間更容易互相連接
而龐大的數位資料在經過整合與分析之後能創造出許多價值
Big data的可能性
・現狀的最佳化
・預測未來
・找尋創新
Analytics 2014という一日の講演イベントに行ってきた。
ビッグデータに関して視野が凄く広がったシンポジウムだった。
SAS Instituteという会社主催で、ビッグデータ自動解析、自動対策アクションシステムを開発して販売している会社だ。
会の中でビッグデータに関して多くの点から啓発を得られた。
「ビッグデータの特性」
今の時代は、全てがデジタル化され、そして、つながる。
膨大なデータは分析されて始めて価値を作り出す。
ビッグデータの可能性
・現状の最適化
・未来の予測
・イノベーションの創出
It was a full-day seminar event, called Analytics 2014.
A very impressive event and made my view and thoughts much wider than ever.
It was held by a company called SAS institute who develops big data analysis system, including web access automatic analysis system, event sensing system and automatic reaction system.
Many things learned about big data in this day.
“Features of big data”
In current age, most data were made digital, and then the digital were connected through Internet.
By analyzing the huge data, amazing values can be created.
The potential of big data:
・Process optimization
・Future estimation
・Innovation creation
Finally!
After 4 continuous failures, finally!
One admission came yesterday!
Even I always look cool without many expressions on my face, but I did feel happy yesterday!
It is a university located at the central south of Finland, which is call University of Jyvaskyla.
Jyvaskyla is a small city surrounded by lakes and forests with population of 150,000.
It is 270 kilometers from the capital, Helsinki, and is connected by 35 mins flight, 3~4 hours train or 4 hours bus, which make it not really difficult to access.
Here I borrow a photo from internet.
It does look beautiful, but must be quite cold in winter.
I can’t wait for the great summer there!
終於
在經過連續四個失敗(四次打擊)之後, 終於!
來了ㄧ家合格通知了!
即便是不習慣有太多表情變化的我也在內心感到無比的雀躍
是芬蘭的University of Jyvaskyla
位置在芬蘭的中南部, 在一座被湖與森林圍繞且人口只有約15萬的小城裡
不過芬蘭人口也只有不到五百萬, 15萬在那裡應該也不算是小城吧
位置距離首都赫爾辛基約270公里, 雖然距離並不近, 但是飛機35分鐘, 火車三到四個小時, 巴士四個小時都可以抵達, 交通方式很多元化所以倒也還不算是無敵鄉下的地方
借一下網路上的照片
看起來很漂亮, 但是我想冬天一定很冷XD
ようやく。
4つの連続失敗だったが、ようやく。
1つの合格が来た。
表情はいつもあまり変わらない私でも心は非常にうれしくてほっとした。
フィンランドのUniversity of Jyvaskylaという大学だ。
場所はフィンランドの中南部に位置し、湖に囲まれる人口１５万弱の小さな町だ。
まぁ、フィンランドの人口はそもそも500万もないので、15万の町はそこで小さくないだろうね。
距離は首都ヘルシンキから270キロあるので、近くないですが、飛行機で35分、電車で3～4時間、バス4時間で繋げられているので、超田舎まではないでしょう。
ここでちょっと写真を借ります。
なかなか綺麗ですが、冬は寒いでしょうね。