2025年8月6日 データサイエンス基礎

マーケティングにおけるデータサイエンティスト育成講座の講義メモ

感想

AIの進化でデータ取得と分析のハードルが下がっている。仮説検証型と知識発展型、統計的アプローチと機械学習アプローチなど従来であればかなり分断があった考え方をAIによって縦横無尽に行き来できるからこそ、その違いについて的確に掴む必要がありそう。

メモ

• 大量のデータが専門家の経験と勘を凌駕する。
  • https://www.amazon.co.jp/dp/416765170X
  • 専門家じゃないと評価できなかったものが評価できるようになってきている。
  • どこのデータがあるか？（ドメイン）、データを分析する技術（統計）、コンピューターで実行するための技術（プログラミング）が必要だったが、生成AIはプログラムを書く必要がなくなってきた。// ドメイン知識があり、統計が理解できていればいいんだろうな。
• データの利用方法の変化
  • 仮説検証型と知識発展型。ビックデータでは知識発展型が取られることが多い。目的外のデータも活用した解析をおこなう。帰納的に推論することで拡張することができる。
• 統計的アプローチと機械学習的アプローチ
  • 統計的アプローチとは，「データの不確実性を前提としながら，数理的・構造的に現象を記述・理解し，合理的な推論・予測を行うための科学的方法論」
    • 一般の数理モデルでは必ずしも不確実性を含まないが，統計モデルの場合は不確実性を明示的に取り込む。
  • 機械学習は機械(情報処理システム)に学習能力を持たせる技術
    • 確率分布の仮定の有無or強弱により，アプローチを2つに分類できる。生成モデル派と判別モデル派がある。生成モデルは統計を複雑にしたもの、判別モデル派はif-thenルールを複雑にしたもの。