ACTIVITIES 技術関連活動

はじめに ARISE analytics の近藤です。本記事では、次世代の意思決定技術として注目されている反実仮想機械学習（Counterfactual Machine Learning：CFML）を紹介します。 本記事は、CFMLを日本語で体系的に整理し、初学者の理解を手助けすることをねらいとして執筆しました。本記事の理解促進につながるように、ベー

初めまして、Marketing Solution Divisionの原田と申します。ARISE analytics新卒1期生として入社し、すでに2年以上が経過しました。時間が経つのは一瞬ですね。さて、今回の記事では、ARISE analyticsの数あるスキル研鑽の取り組みの一つである有志勉強会で行われた「AWSカスケードトレーニング」に参加し、資格取得制度

こんにちは。2020年4月に新卒として入社したMaketing Solution Division (MSD) 所属の小林と申します。 前回の記事では、私が従事していたWEB閲覧履歴によるターゲティングモデルについての技術紹介をさせていただきました。今回の記事は、業務技術紹介ではなく分析スキル向上のため同期と参加したKaggleの分析コンペ参加体験記となっ

こんにちは、Customer Analytics Divisionの石川航作と申します。Customer Analytics Divisionはお客様が展開するサービスの改善を目的としたコンサルティング業務を行っております。このサービスは1,000万人以上の会員様にご利用頂いており、一般的なデータ分析でお馴染みのpandasやscikit-learnを用いて

こんにちは。Marketing Solution Divisionに所属している2年目データサイエンティストの山嵜です。私はデータ分析を通してマーケティングのサポートを行うBIツールの開発チームに3ヶ月ほど在籍したのち、位置情報を扱う分析チームに移籍しました。こちらのチームではデータ分析として広く一般的に扱われているPythonのみならず、Scala×Spa

初めまして。Social Innovation Divisionの木本と申します。 普段の業務では、ヘルスケアアプリで収集されるデータの分析を行っています。 本記事では生存時間分析について概要を説明した後、通信会社の顧客離脱に関するサンプルデータを用いたマーケティング分野での活用例を紹介します。 生存時間分析とは あるイベント(例えば