慶應義塾大学 | Keio University / 理工学部管理工学部
卒業論文「中断時系列分析による MLB ルール改正の 観客者数への効果検証」
2023年にMLBで行われたルール改正が観客者数の増加に影響があったのかを、時系列と統計的因果推論を組み合わせた中断時系列分析を用いて分析しました。
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大学でデータサイエンスに興味を持ち、現在はGNNとLLMを中心に勉強に励んでいます。その過程で統計検定準1級最優秀成績賞、TOEIC915、SIGNATE Students Cup 2023 ChatGPT部門SIGNATE賞・特別賞などの実績があります。長期インターンは2社行っており、データコンサルティングアナリストとLLMサービス開発などの仕事をしています。これからも毎日努力に愚直に励み、データサイエンティストとして活躍するために精進します。
大好きな日本を元気に、みんなが日々成長を感じられる国にしたい。そのために面白いプロダクトや社会にインパクトを与えられるものを創りたい。
企業の実データを用いてのデータ分析・KPI設計を行いました。
より応用的なデータサイエンスの勉強・研究に励んでいます。Graph Neural Networkをテーマに修士論文の研究を行っています。
統計・AIを中心としてデータサイエンスを学び、金融・会計・経済・プロジェクトマネジメントなども勉強に励みました。卒業研究では、統計的因果推論手法と時系列解析を組み合わせ、MLBのルール改正の効果検証を行いました。
2023年にMLBで行われたルール改正が観客者数の増加に影響があったのかを、時系列と統計的因果推論を組み合わせた中断時系列分析を用いて分析しました。
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2023年にMLBで行われたルール改正が観客者数の増加に影響があったのかを、時系列と統計的因果推論を組み合わせた中断時系列分析を用いて分析しました。