基礎からのベイズ統計学は神本だと思ったよ 8月振り返り
ちょっと並読しすぎている感、、
とりあえず、MCMC Yeahとか思っていた私は間違いだったようだ。おそらくね。
8月読んだ本
読んだ本リスト
4月 8冊
5月 5冊
6月 4冊
7月 4冊
8月 4冊
平均 5冊⇒年間60冊程度見込み
読んだ本
- 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇
- 出版社/メーカー: シーエーピー出版
- 発売日: 2008/09
- メディア: 単行本
- 購入: 2人 クリック: 4回
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おススメ度:4
時系列勉強するならまず沖本本 みたいな流れあるけど、個人的にはこっちのほうがいいんじゃないかなって思う。
状態空間モデル っていう名前だけ聞くと、なんか超むずそー って感じだけど、実際は観測するデータの裏側に実は真の状態があって、それをきちんと推測していくことが大事なんやで。っていう話なだけです。
毎回ですが、TJOさんのブログのこの以下の図が最もよく状態空間モデルを表していますね。(まあよくこの図で説明されますけどね)
参照
Rでベイジアン動的線形モデルを学ぶ(2):まずは状態空間のコンセプトと基本のローカルレベル・モデルから - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
数式的には全然難しくないので、まず時系列やるならこの本がいいんじゃないかなとか思ったり。
基礎からのベイズ統計学: ハミルトニアンモンテカルロ法による実践的入門
- 作者: 豊田秀樹
- 出版社/メーカー: 朝倉書店
- 発売日: 2015/06/25
- メディア: 単行本
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おすすめ度:5
今まで読んだ統計系の本の中でも最も良い本のうちの一つな気がする。
理由は三つ
- 文系の先生が書いたので、理系本によくあるここは知ってるっしょwみたいなノリで式展開が飛ばされがちなことがなく、非常に丁寧
- 章末問題がちゃんとしていて、しかも答えもちゃんとある。理系本は答えないとか、答え適当とかよくあるけど、正直僕のような答えないとわかんないよぉ~ えーん みたいなアホには必要なんです。
- コードの解説もあってしっかり実装できる。まあ最近は理論だけで実装例がないという本は減ってきたけどね。とりあえずこの本はRstanのコードの解説なども丁寧
内容は
って感じです。そしてMCMCの各サンプリング手法がきちんと解説されていて良いです。RstanでMCMC、BugsでMCMCとりあえずやってみた→サンプリング手法についてよくわかってないまま使うの気持ち悪い!
って方は読むと良いかと。
メトロポリス・ヘイスティング法は久保本(データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学))にも書いてあったと思いますが、Rstanに実装されているハミルトニアンモンテカルロ法(厳密にはNUTS:No-U-Turn Samplerが実装されてるのかな?)が理解できます。
ハミルトニアンモンテカルロ法は物理出身者は特にわかりやすいんじゃないかな。
おすすめ度:3
わお いきなりアメリカのスタートアップに参加することになりそう笑
— kenji oda(おだちゃニズム) (@kenji_oda0618) 2016年8月20日
どういうこっちゃねん もう少し先の話だと思ってた
いきなり行動しはじめるヤツだからまだわからんけど笑
ということで、もともと日本で一緒に起業しようとしていたアメリカの友人が、スタンフォード大のPh.D課程にいて(人工知能専攻かな)
よくわからんがスタンフォード発のスタートアップにやや関わることになったので、そのためにVCに送るレジュメを書いたんご!って感じですね。
案外ちゃんと学んだことなかったんで、基本レジュメ書くときは以下のようなことを気をつけるんだってさ。
- 主語入れたりしないよーとか I managed the team,,,ではなくManaged the team,,,
- 過去行ったことは過去形、現在やっていることは現在形
- まどろっこしい書き方しない。よくある日本人の例では I think that,,, I might,,,などと書くけど、そんなじゃなくて能動態で書け
とかかな。知っていることも多かったけどさ。
おススメ度:4
社内の尊敬する先輩にいただいた。一瞬で読み切った。
仕事の8割は最初の2割の時間に終わらせる!
界王拳モードを発動させる気持ちで超最強集中モードを作り出せ!
みたいな本。w
読んでいる途中本
Kindle Unlimitedな子たち
知っている人多いと思うけどKindle Unlimitedパイセンやばいっすね。特にマーケ系の本が充実しているとかで、登録した。
いちばんやさしいコンテンツマーケティングの教本 人気講師が教える宣伝せずに売れる仕組み作り (「いちばんやさしい教本」シリーズ)
- 作者: 宗像淳,亀山將
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2015/10/23
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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おすすめ度:2~3
正直うーむな感じかも。コンマってまあ正解ないから仕方ないのかもだけど、なんというかすごい感覚論みたいになっている気もしなくもない。
このシリーズは他が良いからそのギャップかな。
おすすめ度:5
色々な人に勧められるので、読み始めたけど面白いね。なんか内容がいわゆる啓発本Yeahみたいなノリじゃなくて、小説チックでおもろい。
いちばんやさしいグロースハックの教本 人気講師が教える急成長マーケティング戦略 「いちばんやさしい教本」シリーズ
- 作者: 金山裕樹,梶谷健人
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2016/01/22
- メディア: Kindle版
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ちょっとまだあんま読めてない。。
読んでいる本リスト
おススメ度:4
このブログを読めばわかると思うけど、基本何言っているかわかんねぇ みたによく言われるんで、もっとわかりやすい文章話せ&書けや!ということで先輩に教わった。
まだ一ミリも自分に落としこめていないので、しっかり読んでまとめて落とし込む。
(それならもっとましな文章書けよ)
世界で一番わかりやすい おいしいお酒の選び方 (ディスカヴァー携書)
- 作者: 山口直樹
- 出版社/メーカー: ディスカヴァー・トゥエンティワン
- 発売日: 2016/07/14
- メディア: 新書
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おススメ度:5
衝動買い。お酒好きだけど、意外と知らないかもなぁと思って買った。面白いね。
- 作者: ポールグレアム,Paul Graham,川合史朗
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2005/01
- メディア: 単行本
- 購入: 109人 クリック: 4,884回
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引き続き。発想力と洞察力は神ですね。この人はやっぱ。
おススメ度:1~5(レベルによる)
一言でいうと苦行。読むのがつらい。がためになる本。正直理解度50%くらいで読み進めている感。
だけど最近思うのは、実務で使えるレベルと研究者のレベルは理解度に圧倒的な差があること。
実務家はある程度理論的背景、メリデメを理解して使えればよい。
対して研究者は、理論的背景をほぼ100%把握し、式の表面的な意味に限らないところまで理解し、理論の欠点を把握しそれを発展させる。必要がある。
もしかしたら、理論屋さんと工学よりの人は全然違うかもだけど。工学は実務に近いのかもね。
なぜこれを読み始めたかといえば、単純に
Rstanが時間がかかりすぎる&その割に収束しない
という問題に突き当たったから。(まあモデルが悪いんでしょうけど)
TJOさんが以下記事内で述べていることに、激しく同意という感じです。
そもそもいちいちモデル式立ててStanコード書いて、Stan上で毎回C++コンパイラ走らせて、収束しないand/or推定結果が妥当でないと思ったらやり直す、というのを繰り返していたらあっという間にジジイになってしまうので
以下は理解度50%の前提で話しますので違ったら指摘してください。
そもそもMCMCやらずに、時系列の場合はカルマンフィルタというものを使うと、点推定だけど断然早いっすよ。という話と(ただし使用できる場面は限られる)
時系列みたいにどんどんデータが追加されているものは毎回毎回MCMC走らせるみたいなことになっちゃうので、逐次できる逐次モンテカルロ法というものが適しているらしいです
ってなわけで苦行だけどこの本を読むことはためになりそうだね
という次第です。
今月中に理解度浅くても一旦最後までは読み切りたい。そんで実装してみたい。
以上。
来月もがんばろ。
時系列分析とRstanを頑張った 7月振り返り
7月は引き続き時系列分析系を頑張ったよ って感じ&やっぱり復習とか何度も読むのって大事だね って思った。
7月読んだ本 統計系2冊、仕事系2冊
読んだ本リスト
4月 8冊
5月 5冊
6月 4冊
7月 4冊
平均 4.25冊⇒年間50冊程度見込み
去年と同じペースだね。まあ妥当でしょう。
おススメ度:5
個人的な傾向としてテクノロジー大好き!かっこいい手法好き!という単純でアホな部分が非常にあり、ソリューションドリブンとなりがちである。
だが、何かしら大きな成果を出したいとき重要なことは、どのように解いたかではなく
「どれくらい大きな課題を解決したか?」
である。それをこの本では体系的にまとめていあり、非常にためになる。
リクルートで学んだリーダーになるための77の仕事術(ゴマブックス)
- 作者: 小倉広
- 出版社/メーカー: ゴマブックス
- 発売日: 2014/12/12
- メディア: オンデマンド (ペーパーバック)
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おススメ度:4
リクルートという会社の中でどのようなことが行われているか、それを経営者の立場でどう考えるかなどがかかれている。結構面白い
予測にいかす統計モデリングの基本―ベイズ統計入門から応用まで (KS理工学専門書)
- 作者: 樋口知之
- 出版社/メーカー: 講談社
- 発売日: 2011/04/07
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
- 購入: 9人 クリック: 180回
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おススメ度:4
こちらの記事↓をやろうと思ったのだが、理論の詳細がわからなかったので、買って読んだ。ちょいちょい数式が難解なところがあって難しかったが図も多くて非常に役に立つ本だった
おススメ度:5
数式の厳密さには欠けるが、MCMCを試してみたい人にはおすすめ。特にStanコードでどのようにやるかが載っているのが超良い。
Rstan備忘録
ちょいちょいつまづいたりしたので、自分のメモのためにもRstanの備忘録を
なんと素晴らしい先人達がいるものかと改めて感謝の嵐という感じなのですが、Rstanをどうやって導入するか、どうやって使うかとかをいろいろまとめてくださっている人達がいます。
こちらではStanの英語版のものを有志の方が日本語に訳してくださっています。めっちゃありがたい。
これもバリ良い。MCMCで可視化するの大変だけどShinystanというライブラリ使うと、launch_shinystan(モデル名)とやるだけでめっちゃ生かした図とか出てくるで!って話。収束したかしてないかとかもすごい見やすい。
こちらもためになるかと。ただ、上記の岩波データサイエンスVol.1のほうがはじめはよさそうだけど。
あと、現在勉強中だけど、コードをベクトル化すると高速になるとかで頑張っているけれども、よくわからない部分がちょいちょいありで、頑張っているなう。
その中でDocumentationの中で参考になった部分を以下引用
- ベクトルは整数ではなくRealのみ
- ベクトル化すると早くなる理由は三つの理由がある→正直メモリがほにゃほにゃとかは何言っているか一ミリもわからない笑
- ベクトル表現だと列優先になるので、For文を扱うときは気をつける
vector, matrixは整数値を返すことはできず, 取り扱えるのはrealに限られています. (注1)#(注1):Stanにおいて, 複雑な整数行列演算や, ブール行列演算が実行されている際にはこれは変更される場合があります. これは, 整数が行列演算に適切な入力ではないためです.効率について
- ArrayよりもMatrix, vectorの方がメモリの使用料が少ない
- Matrixは列優先の順序でデータを格納する→matrix内のすべてのデータはメモリ内で隣接することが保証されます. これは最適化されたコードを考えると大切なことです. なぜなら現代のCPUを使った算術演算を実行することよりもデータをメモリからキャッシュに持っていくことの方がはるかに時間がかかるからです
- いずれのデータ構造もデータが保持されている順序でインデックスを移動させると最も速くアクセスできます. メモリ上の位置もアクセス速度に関係します(以下例)
matrix
は列優先であるため, 以下の順序でインデックスを移動させるのが適切です.matrix[M,N] a; //... for (n in 1:N) //列が先 for (m in 1:M) //行が後 // ... a[m,n]を使った計算...
他方,
array
は以下の例のように行優先の順序でインデックスを移動させるべきです(すなわち, 最後のインデックスが最も移動するのが速い).real a[M,N];
// ...
for (m in 1:M) //行が先
for (n in 1:N) //列が後
// ... a[m,n]を使った計算...
とのことです。
読み途中の本達
- 作者: ポールグレアム,Paul Graham,川合史朗
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2005/01
- メディア: 単行本
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Ycombinatorのポールグレアムの本。この人の考え方は超面白いw
20世紀で最も偉大な物理学者の一人であるファインマンの本。
参考になったのは以下
「代数をつかって解く、というようなその答えをどのように出すかというのは大事ではない」
「複雑な本を読む時のコツは、とりあえず全部がむしゃらにでも読んでみること。途中で妙ちきりんな数式が出てきて、そこがわからなくても、その数式が二度と出てこないならそこはただの枝葉である。常に本質が何かを考えながら読んでいくことが大事なんだ」
つまりは、知識、分析力は手段でしかなく、解くべき本質的な問題を見極め、それに対して答えを出すこと。今まで学校では解くべき課題が与えられていたが、何を解くべきか、それは本質的かを常に自身に問うことを忘れないようにしたい。
と感じた。
- 作者: ダニエルカーネマン,村井章子
- 出版社/メーカー: 早川書房
- 発売日: 2012/12/28
- メディア: Kindle版
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人間の認知メカニズムは
直観的なシステム1
論理的なシステム2
にわかれている。それらをいかに使い分けるか、意識するかを日々考える必要性がある
- 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇
- 出版社/メーカー: シーエーピー出版
- 発売日: 2008/09
- メディア: 単行本
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某同期の僕としては雲の上の存在のような素粒子物理学者におススメしてもらった。
確かにわかりやすくて良い。が結構誤植が多いのが気になる。
今は10章中の8章
とりあえずこんなもんで。
じぇっ!
計量時系列分析とMCMCを勉強した(6月振り返り)
読んだ本達 多ジャンル(マーケ系が0!!!w)
読んだ本リスト
4月 8冊
5月 5冊
6月 4冊
平均 5.7冊⇒年間70冊程度見込み
下がってきているね笑 ちょっとデータ解析系に時間を費やしているためかと、、、笑
最近やっぱヘルプ最強じゃね説および、人づてが良いのでいわゆるマーケ系は読んでいない。かつアドテクとしらべて出てくる本はAmazonで4冊くらいしかないので、それは読み切ったため。
おすすめ度:4
広告のカンファレンスで著者の佐々木さんがきていて、その場でぽちっと。
良い伝え方は科学なんやぞ。という話。非常にコンパクトでわかりやっしんぐ!
例えば、デートに誘うとき
悪い例:食事を食べに行こう!
良い例:びっくりするほどおいしいパスタの店見つけたんだけど、行かない?来週の土曜か、日曜。
みたいな。ね。ちゃんと理由とか書いてあるよ。的な。
おすすめ度:5
2年前くらいに、アメリカではやり始めていた本
ふーん。くらいに思ってよんでいなかったけど、仕事をしていく上で、あえて時間短縮の超極限を知っておいたほうがいいかなと思って読んでみたら、思った以上に面白かった笑
いかに、仕組化をし、自分が働かないようにすることを考えるか。という話。仕事においてもなかなかためになる考え方かな。と
おすすめ度:4
はやりのやーつ。
フロイトの因果的心理学、トラウマの心理学しか基本知られていない気がするけども、アドラー心理学はその真逆。まさにコペルニクス的発想の仕方。
「過去に起こったことが今の自分の行動を決定しているのではない。今の自分がどうしたいかが、自分の行動を決めているんだ!!」という考え方。
こっちのほうがいいよね笑
おすすめ度:3
織田だけに、織田信長を読んだ。そんだけ。
Kindleは読みづらい!!目悪くなるは!!!!
ただ、内容はおもろい。これで本能寺の変以外も何をしているか知れました。やったね!
歴史で2点をとったことがあるわたしでも、理解できた。
読み途中(統計本)
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
- 作者: 沖本竜義
- 出版社/メーカー: 朝倉書店
- 発売日: 2010/02/01
- メディア: 単行本
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おすすめ度:5
現在50%程度を読んだ。
おすすめだけど、中級者向け。中級者の定義は知らない。
目次はこんなん。
1. 時系列分析の基礎概念
2. ARMA過程
3. 予測
4. VARモデル
5. 単位根過程
6. 見せかけの回帰と共和分
7. GARCHモデル
8. 状態変化を伴うモデル
3章まではしっかり読んで、4章を分け合って、いったん飛ばして、5章をちょっと読んだ感じ。あくまで実務とかに生かせればなのでね。
5章はいわゆるARIMAモデル(Auto Regressive Integrated Moving Average:自己回帰和分移動平均過程)
なんか概念としては差分っぽいのに、和分なんだね。つってな。
詳細はここ見ればわかるよ。ってね。
ただ、一つARIMA(p,d,q)の基本d=0か1かどっちかなんだが、どっちかを選ぶときに、AICだけじゃなくて、Dickey-Fuller検定とかで単位根検定をしたほうがいいかもということ。
なんでかはちょっと不明だが、d=1のほうが基本AICが小さくなるみたいで、なんかAICあんま信用できなくね?という風に思った。
なんで?差分をとると、どんどん尤度が大きくなるんですか?よくわからないっすね。そもそもAICがいいかどうかわからないっすしね。(強一致性がないとかあるし)
まあ、深追いは現在はしていません!!!
で。
VARが多変量Ver.で、8がいわゆる状態空間モデル(?)みたい。
おそらくだが、状態空間モデル系の時にMCMC(マルコフモンテカルロ連鎖法)などで、パラメタを推定しなきゃいけないとかで、それで以下の本を参照し始めたよ。(背景としてはこの本よんだからじゃないけどね。)
とりあえず、MCMCっていろいろあるらしいんだが、
久保本ではWinBugsが使われおって、他にもRのパッケージではMCMCpackがあり、Rstanなどもホットらしい。
とりあえず、
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
に忠実に従ってやったらかっこいいMCMCの結果が出てきたよ!
そして、ギブスサンプリングが何をしているかを理解した。
ここらは、きちんとやったら記事書くかね。(暇な時間とやる気があれば)
実は久保本の通りにやるとエラーが出るのでサポートページを参照するといいんご!
うん。中身ない。
けど自分は振り返れる。笑
AICそもそもどうなんだっけ?
MCMCはこれがいいよ!ここ参考になるよ!
とかあればぜひ教えてください。
じぇっ!
アドテクノロジーの初心者本と時系列解析の本を読んだ(5月の振り返り)
今月の総括
- 有料集客の全責任を基本的に負って、運用することになり大変だけども一アドテク担として強制的に飛び立った
- Rを用いた予測モデルを一つ実務にも生かし始めて実験中である
- Advertising Week Asiaという国際カンファレンスに参加し、今後より幅広いマーケの視点を持っていくべきだと感じた
読んだ本リスト
4月 8冊
5月 5冊
平均 6.5冊⇒年間80冊程度見込み
ただし、少し偏っているかつ遅くなっているので軽めの本もいれてもいいかも?
マーケ
SEOを強化する技術 エンジニアが内側から支えるサイト設計・構築術
- 作者: 安川洋,伊藤大典
- 出版社/メーカー: インプレスジャパン
- 発売日: 2009/12/18
- メディア: 単行本
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おススメ度:4
SEO担当をする人は読むべきかと、GoogleのSEO対策の根本的な考え方(どのような処理をしていて)などや正則化に関することなど結構技術よりな本
アドテクノロジー プロフェッショナル養成読本 ~デジタルマーケティング時代の広告効果を最適化! (Software Design plus)
- 作者: 簗島亮次,佐藤裕介,松田佑樹,時吉啓司,石黒武士,小川卓
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2014/04/16
- メディア: 大型本
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おススメ度:3
アドテクを幅広くという本。アドテクノロジーの教科書 デジタルマーケティング実践指南 を読めば基本OKという意味でおススメ度3
DSP/RTBオーディエンスターゲティング入門 ビッグデータ時代に実現する「枠」から「人」への広告革命 (Next Publishing)
- 作者: 横山隆治,菅原健一,楳田良輝
- 出版社/メーカー: インプレスR&D
- 発売日: 2012/05/25
- メディア: オンデマンド (ペーパーバック)
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おススメ度:3
RTBの詳細な流れがわかったり、改めてアドネットワーク、アドエクスチェンジなどの変遷を俯瞰できたりとかそういうところがわかるかなぁ(?)
統計モデリング
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
- 作者: 久保拓弥
- 出版社/メーカー: 岩波書店
- 発売日: 2012/05/19
- メディア: 単行本
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おススメ度:5
言わずと知れたミドリ本。確かに、これは非常に読みやすく、かつ実践的。数学があまりおおくないので、数学があまり得意じゃない人も読めるかも。
ただ、より深堀りをしていきたいときは章末に載っている参考文献を読むべき。
一般化線形モデルからMCMC、階層ベイズモデリングなどを学ぶことができる。
ただし、いわゆる機械学習系は載っていない。
現場ですぐ使える時系列データ分析 ~データサイエンティストのための基礎知識~
- 作者: 横内大介,青木義充
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2014/02/18
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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おススメ度:4
時系列データは、一般的な統計モデリングと違いたくさんのデータをサンプリングすることができない。なぜなら、一時点に発生したある値をたくさんサンプリングすることは不可能だから。
そのために、基本的にある時点に発生した値は、近くの時点に発生した値に相関があるということを仮定する。それが自己回帰モデルの基本的な考え方。
その自己回帰モデルをどのように、次数や誤差項を決定するかというのをめちゃめちゃ丁寧に書かれている。
なので、まったく重くないし、Rがほぼ初学でもできるようになる。
ただし、あくまで自己回帰モデルの中の次数1のものを中心ししていたり、
扱っているモデルはAR, ARCH, GARCHのみなので、より多くを学びたい人は違う本を読むべきだろう。
というわけで今は
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
読み始めている。
振り返り
- マーケは当たり前だが、有料集客のリスディス、SEO、アフィリエイト・アライアンスに限らずSNSや、オフライン広告、ブランディング、CRMなどを組み合わせた総合体である。それを常に念頭において施策を行わなければ大きなイノベーションは起こせない
- 日々の仕事に追われがちなので、強制的にこの時間帯は中長期への投資をするなどと考えるようにする
アドテクノロジーはじめました(4月の振り返り)
アドテクはじめました
4月は初めてのフルタイムでの社会人生活の始まりでした。やはり社会人になって初めてのことがたくさんあって戸惑うことがたくさんありました。
今月読んだ本
20歳のときに知っておきたかったこと スタンフォード大学集中講義
- 作者: ティナ・シーリグ,Tina Seelig,高遠裕子
- 出版社/メーカー: CCCメディアハウス
- 発売日: 2010/03/10
- メディア: ハードカバー
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おススメ度:3
これはどちらかと言うと自己啓発書で、スタンフォード大学で実際に行われている授業を元にした本です。アントレプレナーになるにあたってどのようなマインドセットを持つべきかであったり、よりクリエイティブなことを成し遂げるためにはどのように物事を捉えるべきか、というようなものが事例とともに述べられています。非常に実用的というわけではないですけれども読み物のとして面白かったです。
- 作者: ガブリエル・ワインバーグ,ジャスティン・メアーズ,和田祐一郎
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2015/05/23
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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おススメ度:5
おススメ度:3
おススメ度:4
ザ・アドテクノロジー データマーケティングの基礎からアトリビューションの概念まで
- 作者: 菅原健一,有園雄一,岡田吉弘,杉原剛
- 出版社/メーカー: 翔泳社
- 発売日: 2014/02/14
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おススメ度:3
いちばんやさしいリスティング広告の教本 人気講師が教える利益を生むネット広告の作り方 (「いちばんやさしい教本」シリーズ)
- 作者: 阿部圭司,岡田吉弘,寳洋平
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2014/07/25
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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おススメ度:3~5
You Can Draw in 30 Days: The Fun, Easy Way to Learn to Draw in One Month or Less
- 作者: Mark Kistler
- 出版社/メーカー: Da Capo Lifelong Books
- 発売日: 2011/01/04
- メディア: ペーパーバック
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おススメ度:5
めっちゃ良かった。そこそこちゃんと絵が描けるようになりました!笑
これに関してはまた、何かしらBeforeAfterを書きたいなw
やっていること、読んでいる途中の本など
データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)
- 作者: 久保拓弥
- 出版社/メーカー: 岩波書店
- 発売日: 2012/05/19
- メディア: 単行本
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この本はいわゆる検定や、その他の統計的手法を初心者からでもわかるように書かれています。ミドリ本という風にも知られている名著で、数学は特に得意でなくても理解することができます。非常に良い本だと思います。実際Rのコード例なども書かれていて、動かしながら学んでこともできるのもいいです。
今まで、謎に機械学習系ばっか(しかも超局所的な部分だけ)やっていて、しっかり統計の検定などを勉強していなかったので、良かったです。
【世界で2万人が受講】実践 Python データサイエンス | Udemy
またPythonのコースもとっていて、ここではnumpy, scipyなどを使って、どのようにデータ解析をするかであったり、タイタニックのデータを使ったデータ解析などの勉強しています。この講座はすごいおススメです!特にPythonでいろいろやってみたい!って人は良いのではないでしょうか。
振り返り
- 週二冊ペース、年間100冊ペースを順調でできていて良い!
- しっかりと現実的だけど、ちょっときつめで、詳細な計画を立てたこと
Problem
- どんどん学ばなきゃいけないことも増えているので、どの分野をいつやるかを、計画表をもとにしっかりやっていかねば大変になりそう
- ちょいかじり本がまだ存在すること(ずいぶん減ったが)
Try
- アド&データ解析 の二軸はしっかり守って力を付けていくこと
- 実務にもデータ解析を少しずつ取り込んでいくこと
2,3月の学習振り返り&直近目標設定
ウルトラ最強になった、かつての偉人たち(モーツアルト、タイガーウッズ、チェスの世界チャンピオン、偉大なCEOなど)がなぜそうなったかを科学的に研究している人の究極の鍛錬という本の中で。
フィードバックが非常に重要である。と書いてあった。それはメンターを持つ重要性とともに、自分の学習記録や考えを記録しておくことが重要らしい。
このブログも、自分が振り返れる という日記みたいなノリで書いていたけど、そういった意味もしっかりありますね笑
読んだ本リスト
16冊 去年の二倍のペースかな?まあ暇だったからねw このペースなら年間100冊だね!ほかにも読んだかもだけど
夜と霧 新版 オススメ度:5
人間ってこんなにも強い生き物なのか を再考させられる
なぜ日本人は、こんなに働いているのにお金持ちになれないのか? _21世紀のつながり資本論 オススメ度:4
お世話になったけんたろうさんの本 この人はとりあえず生き様がかっけー
[実況]マーケティング教室 (グロービスMBA集中講義) オススメ度:3
いわゆる4Pや全体を俯瞰したいとき
最新版 (図解)池上彰の 経済のニュースが面白いほどわかる本 (中経の文庫) オススメ度:4
わかりやすい!良本
[図解]池上彰の 世界の宗教が面白いほどわかる本 (中経の文庫) オススメ度:5
宗教ってとっつきづらいけどこれはわかりやすい。これ読んで海外旅行いったらすごいよかった
[図解]池上彰の 政治のニュースが面白いほどわかる本 (中経の文庫) オススメ度:3
ちょっと読むのが億劫になるけど 上の二つと比べて。でもいい本
夢を「10倍速」で実現する方法 オススメ度:5
孫正義の側近をしていた人の本
大学時代にやっておくべき10のこと オススメ度
はあちゅうの本 案外面白かった
愛は脳を活性化する (岩波科学ライブラリー (42)) オススメ度:4
脳型コンピュータの研究者による脳の本
脳は先に感情、後に目的なので、何事も感情が動いたものを最優先すべきたよって話
そして、これが本当にできると信じ込むとほんとうにそうできるよう脳が変わっていくらしい
誰のためのデザイン? 増補・改訂版 ―認知科学者のデザイン原論 オススメ度:3
いわずとしれたUXの名著 いやー読むの大変だった
UXデザイン入門 オススメ度:3
初めてUX知る人にはおすすめ
Inspired: 顧客の心を捉える製品の創り方 オススメ度:3
これもやっと読み終わったぁー PMのための本
新訂 福翁自伝 (岩波文庫) オススメ度:5
やっと読みました諭吉先生の本 やっぱぶっとんでるは
リクルート 挑戦する遺伝子 オススメ度:3
まあこれはよむでしょw
沈黙のWebマーケティング −Webマーケッター ボーンの逆襲− ディレクターズ・エディション オススメ度:5
漫画と解説でポンポン読んでいけるね!
7日間でマスターする配色基礎講座 (DESIGN BEGINNER SERIES) オススメ度:5
これはまじおすすめ!配色の入り口
終わった講座
Courseraの
Responsive Website Basics: Code with HTML, CSS, and JavaScript
まあちょっとBootstrapとJS学べたからよかったけど、今はウェブデザイン(フロントプログラミング)の前にグラフィックデザインかなって思ってる
Fundamentals of Graphic Design
やっぱグラフィックデザインおもろいはw
特にCompositionがはじめて学んだ内容だったので、やらなきゃって思った
Gacco
デザイン思考的な 思ったより面白かったです
読んでいる本
20歳のときに知っておきたかったこと スタンフォード大学集中講義
You Can Draw in 30 Days: The Fun, Easy Way to Learn to Draw in One Month or Less
入門 ウェブ分析論 ―― アクセス解析を成果につなげるための新・基礎知識 増補改訂版
発想する会社! ― 世界最高のデザイン・ファームIDEOに学ぶイノベーションの技法
半分くらいは読み終わりそうー
今後やる講座
Cal artsのシリーズ講座の一つ
気軽に見れるんで、帰宅時の電車の中とか、週末やるかなぁ
やっぱりしっかりPythonの基礎固めしないとだめだなということに気づいたので笑
全部で72時間くらいは費やす必要があるらしい
一か月なら=週18時間 平日一日30分、週末一日8時間
二か月なら=週9時間 平日30分、週末一日3時間 または週末4.5時間ずつ
現実的に二か月プランだろうな
振り返り(KPT)
K:
- 決まった時間にまとまった勉強時間を確保すること 習慣化できるし、苦にならない
- 思ったよりもちゃんとオンラインコースを終えられたこと 特にスマホにダウンロードしといて移動中に見るのが非常に良い
- 旅行中も欠かさず勉強できたこと
- 一つの本を読んだ後、さらに深堀するために次の本にスムーズに移行したこと
P:
- 計画に対して完全には従えなかった なぜなら計画がちょっと無謀だったところがある やりたいなぁ的なのを羅列してしまったためでしょう笑(あるあるw)
- モチベーションがわかない講座などを挫折しがち
T:
- 計画は目標設定として、「このような技能をここまでに身に着ける」みたいにしたほうがよさそう
- ある程度本をリストアップしても良いが、ある本を読んだら、さらにこちらの本を読んだほうがよさそう と数珠つなぎになることも多いので、ざっくり大枠のラインとこれだけは読みたい本 くらいにしぼったほうが良いかも
- モチベがわかないものは強制的にここで読む!とかやりきる!と決めたほうがよい
直近目標設定
1年後 25歳:
スキル面
第一優先事項(70%):
目標 ビジネスマンとしての基礎力づくり&ウェブマーケとしての下地を作ること
KPI ウェブマーケに関する本を50冊読む 一週間に一冊
第二優先事項(20%):
目標 データ解析や統計 Pythonを扱えるようになり、それに伴う統計的テクニックを使えるようになる
KPI Pythonを使ったDeep learningまたはData analysisナノディグリーへ(Udacityのコース終了レベルまたは)
平日もやる
第三優先事項(10%):
目標 グラフィックデザインや、芸術的なこと
KPI Cal artsのシリーズ終了、色彩検定2級または1級取得 できればウェブデザインのほうも(?)
週末のみまたは帰宅時学習
プロジェクト
ウェルテル君とのプロジェクトをユーザー獲得をおこなって、持続させていけること
⇒Not sure yet
三か月後:
PythonのIntro to computer scienceの終了
Cal artsシリーズ終了
一か月後:
- ウェブマーケの先輩と考えていったほうが効率よいだろうね
- Computer science半分終了
- Intro to Typography終了
ウェルテル君と方針決め
完全に自己満なブログやなw でも記録づけと振り返り大事やなぁ
僕の考えるUXデザインのあるべき姿&UXデザイン入門書評
先日こちらのUXデザイン入門を某マーケターに勧められたので読んでみた。
結論としてはおすすめ度は4くらい(5段階中)
初心者向き の本。だけど、これ一冊では概要はわかるけどね・・・ってなるところもありそう笑
何度も言っているが、神だと崇めている樽本さんによる
ユーザビリティエンジニアリングを基本的に聖典としているため、それとの比較にどうしてもなってしまうが、以下記録していく
ユーザビリティエンジニアリング(第2版)―ユーザエクスペリエンスのための調査、設計、評価手法―
- 作者: 樽本徹也
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2014/02/26
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
- この商品を含むブログ (2件) を見る
UXデザイン入門概要
ざっくりと、広くUXデザインのやり方を時系列順に紹介、解説している書籍。ただし、当たり前だがUXデザインは奥深いので、これを読んだだけでは、どのようにやっていくかまで深くは理解できないだろう。
目次としてはUXデザインをする順番になぞり
となっている。
このなかでも特にストーリーボードとスケッチ はあまり樽本さんの本には書いてなかったので面白かった。
デザイン調査はエスノグラフィ調査(インタビューや実際にユーザーの現場に入って調査していく手法)を基にしたもので、その後のユーザーモデリングでペルソナを決めていく。ペルソナは基本KJ法で。
その後、ペルソナの行動をストーリーボードという形で視覚化し、それをもとにソリューションをスケッチとプロトタイピングで行う。
スケッチとプロトタイピングの違いは、スケッチがアイディアを拡散していくために使うのに対して、プロトタイピングは収束させていくのに使うということ。
そして、より大まかなUXが検証できたあとに、細かな調整をするためにユーザビリティテスト
という流れです。
ストーリーボードとは
ストーリーボードは1ドルプロトタイピングとかでつかった、4~6コマ漫画でのユーザーの行動に似ている。これをもう少し、実際の画面でどのようにユーザーが感じるかを具体的に書いていく感じ。
↓この図は1ドルプロトタイピングの手法
例えば、ECサイトでものを探すときは、
「物を探そうとサイトに来る⇒検索する⇒見つける⇒クリックする」
というようなフローをとると思うが、これを書いていったのが、ストーリーボードである
個人的に良いと思うUXデザインのフロー
正直、個人的にはこのストーリーボードはスケッチとプロトタイプの間にくるべきだと思う。
なぜなら、スケッチが
「まだわからないソリューションに対するアイディアを探る段階」
であるはずで、つまりアイディアの発散フェーズであるはずなのに、このストーリーボードではすでにECサイトでこのような機能があって。という前提を置いて作ってしまっている。
これはまだソリューションが決まっていなのにできるはずはなく、不可解である。
ゆえに、僕は以下の手順を推奨する。
- デザイン調査
- ユーザーモデリング
- ブレスト&スケッチ
- ストーリーボード作成
- (ユーザーインタビュー:ミニ仮説検証)
- プロトタイピング(ローファイ)
- ユーザーインタビュー(UX検証)
- プロトタイピング(ハイファイ)
- ユーザーインタビュー(UX検証)
- ユーザビリティテスト
または
※ただし、3,4,5,6は何度も繰り返されることがある
上で5を括弧書きにしたのは、以前このような超ローファイ(おもちゃに見えるようなもの)でユーザーインタビューをしたときに、あまり良いフィードバックが得られなかったからである。
例えば、4~6コマの漫画のようなものを見せられても、ユーザーとしては
「うーん なんかいい気がする」くらいしか言えない。
またローファイだけでもユーザビリティテストは可能であり、特に致命的欠陥レベルの大きなユーザビリティの欠如に対してはなるべく早めに知るために、ローファイでできたほうがいいかもしれない。
また3のブレスト&スケッチはIDEOの
発想する会社! ― 世界最高のデザイン・ファームIDEOに学ぶイノベーションの技法
で行われていた手法である。
ローファイVSハイファイ
の論争は多く上がられているが、最近の傾向としてはハイファイをいきなりやっちゃってもいいんじゃないというのが主流みたい。
というのも以前よりも、ハイファイを作るのにコストと時間がかからなくなってきていて、Cacooだったり、ほかにも様々な良いプロトタイプ用のソフトが世の中にあるからである。とInspired: 顧客の心を捉える製品の創り方の中でも述べられている。
そして、実体験としても、身近にインタビュー対象者がいる場合で、一日に何人にも会えるという状態でない限り、ハイファイのほうが良いという風に思う。
なぜなら、ハイファイを作るための時間よりも、人をリクルーティングする時間のほうが圧倒的に長いので、どうせつくるなら持ち運びも容易で、フィードバックも多くなるハイファイのほうが良い学びが得られるからである。
結論
UXデザインの本を読んだだけでは大抵わからない。
ワークショップでもいいからとにかくやってみること。
できるなら自分のプロダクトでやってみること。
やってみるとUX的手法の難しさをより感じるはず。例えばインタビュー手法一つとってもすごい難しいし深い。
そして、インタビュー対象者を連れてくるのがすごい大変!というUXデザイン以前の問題に突き当たることもしばしばある笑
僕はなんだかんだ3か月から半年間くらいは、ユーザー中心主義のアプローチのUXデザインを素人なりにいろいろやってみて多くを学んだ。
そして今は逆にスティーブジョブズ的アプローチ(デザイン主導主義)もやってみて、あ~やっぱりユーザー中心主義って大事だなって思っている笑
両方の側面を知っていることはいいことだね!
いろいろ試してみよう!Let's do it! Why not?主義