【統計分析】これがデータの威力--Googleがショッピングデータから景気動向を算出、カルビーは降雨量からジャガイモの品質を算出 [10/14]

グーグルが世界中から集めてきた膨大なオンラインショッピングデータから、
独自の景気動向指数として「グーグル物価指数」の算出を社内で始めていると、
英Financial Timesが記事「Google to map inflation using web data」で伝えて
います（※日本経済新聞による日本語訳「[FT]米グーグル、物価指数の社内運用開始」）

記事によると、政府が発表する従来の「消費者物価指数（CPI）」は各店舗から
データが手作業で集められ、数週間遅れで発表されているが、グーグルのチーフ
エコノミスト Hal Varian氏はオンラインデータを利用すれば経済統計が迅速に
集計できることに着目し、開発したとのこと。

このニュースは、グーグルのように大規模にデータを集める能力が、さまざまな
分野に影響を与える可能性について考えさせられます。何より、グーグルに「チーフ
エコノミスト」という肩書の社員がいるのですね。グーグルは一体どこまでその能力を
広げていくのでしょうか。

■カルビー、ジャガイモの品質を計算式で表す

講演のはじめに中田氏は1つの数式を示しました。

12.145＋0.00117×冬の降雨量＋0.0614×育成期平均気温＋0.00386×収穫期
降雨量

この数式は、ワインの品質を表す「アッシェンフェルターのワイン方程式」と呼ばれる
数式なのだそうです。

データの分析が変革をもたらす例をもう1つ紹介しましょう。昨日10月14日に行われた
「データ主導のビジネス変革セミナー」（主催ITpro、インフォマティカ・ジャパン）の
基調講演では、カルビーでCIOを務めた中田康夫氏が登壇。「データ駆動型経営への挑戦」
という講演を行いました。

アッシェンフェルターというのは統計学者の名前で、ワインの品質を冬の降雨量、
育成期平均気温、収穫期降雨量という3つのファクターで表すこの方程式にたどり着く
まで、さまざまなデータを分析したとのこと。

「この数式を用いることで、ワインの専門家ではなくともデータさえあればだれでも
ワインの品質を示すことができるようになる」と中田氏は説明。「しかもワインの
専門家は品質を調べるのにワインを仕込んでから3カ月くらい時間かかるが、この数式
なら収穫時に品質が分かる」。

そして、カルビーでもポテトチップスなどの原料となるジャガイモの品質を、同じ
ように数式で導いているのだそうです。

「これがデータの威力。データを適切に使うと専門家を超えられる」（中田氏）

中田氏の講演は、企業の経営でもデータによる意志決定が重要であり、KPI（Key Perfor
mance Indicator）の設定、データの見える化、データを分析するノウハウについて
話が深まっていくのですが、ここでは割愛します。

グーグルの景気動向指数にしても、ワインやジャガイモの品質を表す方程式にしても、
いままで特定の専門家の能力に依存していた分析を、膨大なデータの統計分析によって
置き換える試みだといえそうです。以前の記事「次の10年、「統計分析」こそテクノロ
ジー分野でいちばんホットな職業になる」にあるように、統計分析はこれからいろんな
分野を変えていきそうですね。

※＝http://www.nikkei.com/news/latest/article/g=96958A9C93819584E3E0E2E2E38DE3E0E3E2E0E2E3E2E2E2E2E2E2E2

◎Publickey
http://news.livedoor.com/article/detail/5071153/?p=1

古池屋

【行政】検察審若すぎた？事務局、平均年齢を訂正　小沢氏議決★２
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1286961258/

googleがあれば
為替の動向もわかりそうだが

数字で味が判るか…

胸が熱くなるな

カルビーの気持ち悪い叫び声がマイルドになったね

世論調査をやった日にはマスコミはグーグルをたたくだろうなww
管政権の内閣支持率、９月の最後の週は何処もやらなかったけど
グーグルだと何の配慮もなくやるだろうし、
朝鮮学校の無償化や在日参政権の世論調査も
何の配慮もなくやるだろう。
もっとも、アメリカでもユダヤ様の意向に逆らう調査は
グーグルでもできないだろうが

グーグルマップで左下のスケールが
1マイルになる倍率にしてお台場を見ると
ビッグサイトの2キロ沖ぐらいにフィリピン海って書いてあるんだけど
これってわざと？

♪カルビーはママの味〜

つ　http://www.google.com/intl/ja/privacy_archive_2008.html

>>8
wwwマジだｗｗｗ

ポテトチップスの内容量を何グラムまで減らせるかを算出

Google世界政府→Google唯一神

企業の経営でもデータによる意志決定が重要

この一言につきるな
日本企業では会議会議会議の連続で
最後は役員の勢力ゲームを加味して決められるというお粗末なものだけど

朝鮮人なら白菜の育成把握に使いそうだな。

Varianってこんな仕事までしてたのかよ

データマイニングってやつさ

ボージョレヌーボーが何年に一度の逸品かを計る計算式

0.1245627×年間降水量×2.38×収穫期の平均温度×0+50

>>8
500mスケールだともっと露骨にフィリピンが介入してくるｗ
http://maps.google.co.jp/maps?f=35.599832,139.788651&sll=35.598066,139.791498&z=14

重回帰分析？データさえあれば大学一年生がエクセルでやるようなことだね。
「データさえあれば」のところが大変なのは分かってはいるが、手法としてもっと
複雑なものを考えているんだろうか。

確率、微分、積分、統計なんかを使って品質、在庫管理、マーケティングを行う
ことってどれくらい普通なものなのかな。うちの会社はもろ文系でひどいけど。
うちの経営がこういうマインドを持ってたらなあ。

ただの重回帰分析だろ。
連立方程式が解ければ誰でもできる。

なんで未だに重回帰なんだろう
さすがにロジットブーストくらいしてるだろ

googleの力なら株価予測も株価操縦も自由自在だろ。

金融工学とにたようなもんだろ
行き着く先は……

例に挙げられているようなものはどれも変数が独立でないので、
多重共線性から重回帰分析では妥当な結果は出てこない
そうした変数が独立でないケースでは行列を使った解析手法が使われる
企業のマーケティングでも昔からある極めて古典的な手法
普通に大学の統計論のテキストに出てくるような初等的な問題

つまり>>20 >>22に見られるように日本の文系馬鹿がいかに酷いかってことだ

>>２６
＞そうした変数が独立でないケースでは行列を使った解析手法が使われる

ねえねえ、バカなんだったら黙っていた方がいいよ。ｗｗｗｗ