Yahoo!ビッグデータレポートチームのレビュー一覧

これは面白い！データ活用だけでなく、その見せ方が最高です。
歌手の近似度合い、東京からの時間別データはわかりやすいです。さすが、石油の代わりの資源と扱われるデータです。

Yahoo!の各種サービスからのデータマイニング。
東京は特別、相関関係と因果関係、新入社員の入社からの検索ワードの変遷とか。

ビッグデータとは何か、同活用するものなのかなどについてヤフーの検索(TwitterやFacebookなどSNSのデータももちろん活用)を活用する例を実践の場で紹介したもの。
おもしろい分析例ばかり、実際には高度な学問知識を求められるものだけど、それらを持ち合わせない読者にも十分理解と面白さを提供して...続きを読むくれる内容。
リニア新幹線がどれだけ日本を狭くするかを分析した章はとくに面白く感じた。（選挙の当選分析などについては既に報道で知っている）

移動時間を利用して読ませていただきました。
ヤフーさんの持つ国内で有数の圧倒的なデータを素材にして紡ぎ出した数々の新たな発見を12本のレポートの形で紹介されています。
新書らしく、その筋の方以外の読者にとっても理解が容易となるようにわかりやすく書かれている印象を受けました。
分析の対象となる素材の一...続きを読むつにSNSのデータがありますが、これらはまさに各個人の思いや気持ちを表現しているものであると言えるでしょう。
まさに、「情報」の「情」の文字に心を意味する りっしんべん が用いられていることを再認識した次第です。
付箋は15枚付きました。

データを解析し、読み取る事の面白さがヒシヒシと伝わる。ただ、インターネットエンジンの頻出検索ワードの月別分析なんかを見ていると、結局、人間の行動は季節性や社会性、文化圏の中で、似たり寄ったりの関心に基づく事が分かる。データは集団の傾向を示すが、個々のサンプルとなると、実はそう変わらない。自分が必要な...続きを読む事は、他人も必要。自分が感じる事は、他人も感じる。

この画一性や平均的なモデルを再確認する事も面白いなと思うし、あるいはサンプル数が少ないユニークな存在をデータは見落とすという事も興味深い。こうした群衆心理を見抜くのがビッグデータの一機能だとすれば、データに操られる事はなくとも、社会制度や同調圧力に操作された群衆をデータで把握する事はできるのだろう。恐ろしい社会実験の可能性を秘めたもの、という気もする。

形態素解析、スプリアス・コリレーションと呼ばれる擬似相関などの専門用語も勉強になった。まさにサバの漁獲量とCDの流通量が擬似相関と言うのは、笑える。しかし、果たしてこれが擬似と断定できるのか、データを深読みできる力も必要だ。

取得したデータの解釈と見せ方について、勉強になり、データ分析の面白さを感じられる内容だった。
一方、Yahooにいるからこそできる話で、ここまでのデータを持たない企業で働く身として、実践的に役立つ内容では無かった。

ビッグデータという言葉のみが先行し、中身を理解していなかった自分としてはとっかかりやすい内容であった。
共起や疑似相関など、専門用語をなんとなく理解できたこともよかったが、何より分析アプローチの引き出しを増やせたことが何より有益であった

▼データについて
■データを使うことで次が可能に
「主観→客観に
「関心や感情を可視化
■しかし、データは万能ではない
■因果→相関ありだが逆は成り立たない場合も
■データをいかに分析/解釈するかの局面で結局人間が必要

flierで取り上げられていたのを見て購入。
言葉としてはよく聞くようになったが、実際どのように利用されているのか様々な事例が紹介されており、大変面白くためになった。
一方で疑似相関やデータを鵜呑みにする事への警鐘もあり、やはり専門的に扱っている方は特性をちゃんと認識した上で使っているのだと感じた。

それなりに面白いネタはある。ただ偽相関であればあるほど、人を面白がらせる効果があるのが気持ち悪い。また、理系であれば、相関係数Rでなく、決定係数R自乗を、数値としては意識するはず。Rだと「結構相関しているね」と「勘違いしやすい」のだ。

おもしろデータトピックの本。ビッグデータ分析の技術的な難しいことはさておき、どんなアウトプットが得られるかのわかりやすい事例集。紹介されているトピックは
・新入社員は、4月にお作法、5月に辞めたい、6月に恋活を検索する
・日本人が最も疲れているのは17時
・日本を東京と東京以外に分けて、東京駅までの...続きを読む所要時間日本地図をつくる
・一人称表現による分類。あたしあなた系のaikoとか
・乗換検索件数から渋滞混雑予測
・災害時の隠れ避難所

Yahooで検索ってまだ一般的なのかな…。
マップといい、正直データの集まり方としてはGoogleに負けてるのでは、という気もしてるけど、こういった形で集めたデータをどう使ってるのか見せてくれると親しみが湧きやすいよね。
なんかこう不気味な感じがするビッグデータ収集だから、こういうライトな読み物はあ...続きを読むりがたい。
コロナ前の本だからコロナ禍での活躍ぶりも読んでみたい。
それにしてもYahooの社員の煌びやかなことよ。
本書いてる人は教授だって！

可もなく不可もなし。単なる事例集。ある意味、自分も軽い読み物として手にとったのだが、分析方法や結果には関心はなく、むしろどのような入力情報を対象とするのかという興味を持って読んでみた。
だが、案の定、話のほとんどが検索ワードを入力情報としており、読みすすめる度に「またか」と途中から辟易してくる。
し...続きを読むかも、検索ワードありきなので、検索ワードの使用についてもう少し踏み込んだ議論をするべきではないか。そのような議論が薄いまま、分析結果を見せられても、「へぇ」とか「ふーん」ぐらいしか言えない。手持ちのデータで遊んでみた、というレベル。
また、ネットとリアルは切り離せないと言っているが、ネットも偏っているので、過信は禁物でしょう。

どんなふうに、ビッグデータを料理ができるのか、を一旦いろいろ並べてみました系。乳児育児の時系列データとか、母乳と哺乳瓶の共起関係のワード分析による悩み抽出は面白かった。

yahoo!はこんなにも壮大なデータを扱えるのか！
ということと、yahoo!で働く優秀な人たちからデータ大好き！が伝わってくる本。

ビッグデータが少し身近に感じられる

テーマ自体は大変興味深く、勉強になった。個人的には面白い章とそうでもない章のコントラストがあった印象。

新社会人の検索ワードがわかりやすくて面白かった。音楽CDとサバの漁獲量、、擬似相関。
リニアによる移動時間の色分けも興味深かった。
こんな風に我々のデータが収集され、いろんな仮説をもとに誘導広告やニュースが並べられてるという前提で、ネットに接しないといけないと再認識。
タダほど高いものはない。

yahooでさえこれだけのビックデータを活用してるのだからグーグルやフェイスブックはさぞ凄まじいのだろうな、と率直思った。
内容自体は、コアとなる情報や技術は伏せていた感が強いな。