時系列の予測モデリングは、未来のデータを正確に予測するために不可欠な技術です。 しかし、このプロセスには注意が必要です。 なぜなら、データリークという問題が存在するからです。 データリークは、テストデータを不正に使用する...

データ分析の世界に足を踏み入れると、さまざまなグラフや図表に出会います。 その中でも、特に便利でよく使われるものの一つが「ボックスプロット（Boxplot）」です。 ボックスプロットは、データの分布を視覚的に簡単に理解で...

前回のブログでは、以下の確率分布の基礎から離散分布のビジネス応用について解説しました。 離散一様分布 二項分布 ポアソン分布 幾何分布 負の二項分布 超幾何分布 それぞれの分布について、定義、確率関数、期待値と分散、そし...

確率分布は、データ分析や統計学の基礎を成す重要な概念です。 ビジネスの世界においても、確率分布を理解し適用することで、さまざまな意思決定や予測が可能になります。 今回は、確率分布の基礎からビジネス応用に至るまでを簡単に解...

機械学習モデルの開発において、モデルの性能を適切に評価することは非常に重要です。 評価指標は、モデルの予測性能を定量的に測定し、モデルの選択、比較、改善に役立ちます。 しかし、多様な評価指標の中から、どの指標を使うべきか...

前編では、交絡バイアスの特定と対処の方法に焦点を当て、有向非巡回グラフ（DAG）を使用してこれらのバイアスを可視化し、対処する方法を簡単に説明しました。 第386話｜DAG（因果ダイアグラム）で識別したバイアスの対処手法...

交絡バイアスは、因果関係を探求する上での大きな障害の一つです。 この交絡バイアスは、調査対象の原因と結果の関係に、第三の変数が影響を与えている状況で生じます。 例えば、あるマーケティングキャンペーンが売上に影響を与えたと...

ビジネスの意思決定において、不確実性は避けられない課題です。 従来の統計手法では、この不確実性を十分に考慮できないことがあります。そこで注目されているのが、ベイズモデリングです。 ベイズモデリングは、統計学と機械学習の分...

前回の記事では、因果推論の基礎とDAG（有向非巡回グラフ）の読み方について解説しました。因果関係と単なる関連性の違いを理解し、DAGを使って因果関係の構造を可視化する方法を学びました。 第383話｜ビジネスパーソンのため...

ビジネスの現場では日々様々な意思決定が求められます。 例えば…… 新商品の開発は売上アップにつながるのか？ 新しい広告施策は効果があるのか？ 社員の研修プログラムは生産性を高めるのか？ こうした問いに答えるためには、単な...