テレビ視聴率は時代に合わせて変わっているの？　
新しいChromecastでのYouTube視聴で改めて思う、異なるプラットフォームでの指標の価値　
異常値・外れ値・欠損値（２）　
サードパーティcookieの廃止へのスケジュールと置き換え技術 (1)　
サードパーティcookieの廃止へのスケジュールと置き換え技術 (2)　
データ分析もノーコード進化で世界を変えられるか？　
「誰かに嫌われない」よりも「誰かに支持される」を意識する　
高等学校における機械学習・データサイエンス教育を考える　
Googleの脱個人ID ゲームチェンジの分析への影響は？　
コロナ自粛という施策の効果測定に見る正しい因果推論のありかた　
必ずしもMECEでなくてよい　
仮説思考に不可欠な思考体力を鍛えるには　
アプリ解析「計測しやすさ」を打ち出したノーコードサービスを　
改善にゲーム的な楽しみを感じ始めたら立ち止まろう　
データサイエンスリテラシー必須の時代到来　
パーミッション・マーケティング 20年以上たって響くのはなんで？　
機械学習とは異なる、今後重要となるデータ分析のアプローチ　
冗長な内容のページを増やしていないか　
DX時代に不可欠な存在となるか？データスチュアード　
Cookieにいろいろあるけど、Googleアナリティクスはしぶとく元気です　
iOS14 アプリ広告計測がわかりにく過ぎて辛いです　
限られたトラッキングデータのみに頼ったデータドリブンマーケティングは後退するのだろう　
説明可能なAI、解釈可能なAI（1）　
Googleの予測CVモデルなんて悪夢だ。他のすべての方法を除けばだが　
データを使うだけでなく、管理する側の視点を持ってデータと対峙しよう　
軌道に乗ったプロジェクトは質のKPIの選択を　
説明可能なAI、解釈可能なAI（2）　
Google タグ マネージャーの同意モードについて　
騙されない、よりよいアウトプットを生むための専門家との付き合い方　
今日を境に過去から未来への非連続を作る　
統計か？ 機械学習か？ 2021年どちらを学ぶべきか　
データや調査が隠れていたヒーローに光をあてる　
DXプロジェクトとツール選定の際に考えること　
型はあるがお手本はない、みな事情が異なるのだ　
機械学習のはじめかた　
予測（prediction）と予想（forecast） 新型コロナ予測と地震予測　
ABテストの科学　
計測できるものだけで都合良く評価していないか？　
注目される統計的因果推論　
知ったかぶりデータドリブン アトリビューション　
ABテストの科学 2　
オーソドックスなデータでも、そこに価値を見出して危機感を持って改善に向き合っている話　
2021年版 データサイエンティスト スキルチェックリスト更新　
セミナーの「わかりやすさ」について考えた　
エンジニア的な考え方はビジネス全般で役に立つもの　
前提の変化と定義の見直しが始まった2021年