会社の昼休みに緩めの情報共有会を開催した際の資料です。

1. Leverages Marketing Department
データ分析ランチセッション#1
Qiita Advent Calendar2019から得た情報10選
2020/01/09 渋谷スクランブルスクエア25F
レバレジーズ株式会社 データ戦略室室長
阪上晃幸
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2. Leverages Marketing Department
● データ戦略室で隔週で行っている、書籍をベースにした勉強会の補講の位置付け。情報
の鮮度を意識した勉強会。
● 扱うトピックは発表者が任意で決める。
● 発表者以外は弁当を持参する。発表者は発表後に食事する。
● 発表時間は10~15分。質疑応答が10~15分。
ランチセッションとは
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3. Leverages Marketing Department
自己紹介
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● 阪上晃幸（@Mr_Sakaue）
● データアナリスト 兼 室長
● 経歴
2012/2：レバレジーズでインターン
2012/3：一橋大学大学院経済学研究科 修士課程修了
2012/4〜：レバレジーズ入社
● 趣味
料理、ブログ記事の作成
『かものはしの分析ブログ』で検索！
表参道のbillsからスクスク
が見える

4. Leverages Marketing Department
今回は良いと感じたQiita Advent Calendar
の10記事を紹介しますよ！
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5. Leverages Marketing Department
● R Advent Calendar 2019
● Med_KU氏
● リンク：http://rpubs.com/Med_KU/557454
● 複数の統計検定の結果から、より強力に効果を推定するための方法を紹介された。R言
語のmetaパッケージを用いている。
[1]メタアナリシス
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6. Leverages Marketing Department
メタアナリシスの適用
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7. Leverages Marketing Department
● Kaggle Advent Calendar 2019
● @r2en氏
● リンク：https://qiita.com/r2en/items/61b3b7fa70d2b65021d0
● 最近リリースされたsklearnのstacking機能の性能を試した記事。便利かつ精度が高い
と評判。データはタイタニックコンペのもの。
[2]sklearnのstacking機能
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8. Leverages Marketing Department
● Kaggle Advent Calendar 2019
● @zerebom_3氏
● リンク：https://qiita.com/zerebom_3/items/63646234e27aea0c4e6d
● EDAにおいて分散表現などを3次元にして、plotlyというライブラリで簡単かつインタラク
ティブに可視化している。
[3]Plotlyでのデータの可視化・EDA
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9. Leverages Marketing Department
● Kaggle Advent Calendar 2019
● @takapy0210氏
● リンク：https://www.takapy.work/entry/2019/12/14/165119
● 機械学習を行う際の学習・推論のパイプラインの話。特徴量ごとにファイルを持ったり、
特徴量重要度をいい感じにプロットしてくれるパイプラインを作られている。GitHubに
ソースコードあり。jupyterで辛みを感じている方に朗報。
[4]機械学習の学習・推論におけるパイプライン
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10. Leverages Marketing Department
LightGBMという推論アルゴリズムの結果の可視化
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重要度の標準偏差
や係数まで出してく
れるらしい！

11. Leverages Marketing Department
● Stan Advent Calendar 2019
● 清水裕士先生
● リンク：https://norimune.net/?p=3313
● 地理的（空間的）な相関関係についての分析、その偽りの相関関係を解消される分析手
法として「空間的自己相関をコントロール」する方法が紹介されている。
（多変量正規分布の分散共分散行列の事前分布に距離のデータを考慮している）
[5]空間的自己相関のコントロール
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コントロールした結果、納豆と牛肉消費の関係性は解消さ
れた！

12. Leverages Marketing Department
● 自然言語処理 Advent Calendar 2019
● @ysiny氏
● リンク：https://qiita.com/ysiny/items/b01250228e0c5cc0e647
● BERTを用いた日本語でのネガポジ分類器の開発方法を書かれています。ネガポジにつ
いては業績を教師データとしています。形態素解析はJuman++で深層学習のライブラリ
はPytorch、BERTのモデルは京都大学が提供している事前学習済みのもの。GitHubに
ソースコードあり。
[6]PytorchでBERTによるネガポジ分類
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13. Leverages Marketing Department
ネガポジ分類
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14. Leverages Marketing Department
● AI道場「Kaggle」への道 by 日経 xTECH ビジネスAI① Advent Calendar 2019
● @kenmatsu4氏
● リンク：https://qiita.com/kenmatsu4/items/c49059f78c2b6fed0929
● ある特徴量をシャッフルした際にどれくらい精度が落ちるかで、その特徴量の重要さを測
ろうというPermutation Importance手法の紹介。permutation_importanceは
sklearn.inspectionにある。
[7]Permutation Importance
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15. Leverages Marketing Department
● AI道場「Kaggle」への道 by 日経 xTECH ビジネスAI① Advent Calendar 2019
● @Shun_PI氏
● リンク：https://qiita.com/Shun_PI/items/896d05ed9689f4b24347
● KaggleでTaitanicコンペを体験した人が次に取り組むべき事柄を事細かにわかりやすく
説明してくれている。ここまで詳細に書いているものを見たことはない。
[8]Kaggle脱初心者のための道標
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16. Leverages Marketing Department
● 機械学習ツールを掘り下げる by 日経 xTECH ビジネスAI③ Advent Calendar 2019
● @ea-yasuda氏
● リンク：https://qiita.com/ea-yasuda/items/b8fa464e38453a8ec7ba
● 機械学習のプロジェクトを進める際のフレームワーク。これを使ってプロジェクトのステー
クホルダー全員が合意するように決めていくとのこと。
[9]機械学習プロジェクトキャンバス
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記事ではそれぞれ
の役目が詳細に
書かれている。

17. Leverages Marketing Department
● eureka Advent Calendar 2019
● Jun Ernesto Okumura氏
● リンク：https://medium.com/eureka-engineering/youtube-recommender-algorithm-survey-341a3aa1fbd6
● Youtubeの動画レコメンドのアルゴリズムの変遷をまとめて下さっています。最近のもの
では、強化学習を用いて視聴時間を向上させるようなアイテムの推薦を実現させている
そうです。また、他のレコメンドのポリシーが混ざり込んでも、あるポリシーの性能を評価
できるようなoff-policy補正というアプローチが紹介されています。
[10]みんな大好きYoutubeの推薦アルゴリズム
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利得が増えるよう
にポリシーのパラ
メータをいじる

18. Leverages Marketing Department
● R Advent Calendar 2019
● SKUE氏
● リンク：http://kamonohashiperry.com/archives/2911
● 某事故物件検索サイトをスクレイピングし、事故物件の住所と人口や地価データとを
1kmメッシュデータにして繋いで分析・可視化を行い、事故原因のテキストマイニングも
行っている。
[?]事故物件の分析
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19. Leverages Marketing Department
ご静聴ありがとうございました！
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