コロナ禍で分かったのは、状況に対する適応力が必要ということです。 変化する状況に対し、柔軟な在庫や人員配置などが求められることでしょう。とは言え、今日明日にいきなり在庫や人員を調整することは無理です。 その中で求められる...

よくデータサイエンスや機械学習などの技術を使い予測モデルを構築するケースも増えています。 その中でよく目にするのが点予測です。 点予測とは、「点」（1つのある数値）を予測することです。例えば、来年のこの事業の売上は100...

2000年ごろのデータマイニングブームの頃、盛んに取り上げられた事例があります。 ビールおむつ事例です。 この事例を元に、データ分析の結果を「どう実務に活かすか？」というワークを実施したことがあります。 そうして分かった...

ビジネス活動でよく目にするのが、時系列データです。 この時系列データを使ったデータ分析・活用（データサイエンス実践）には、いくつかの種類があります。 時系列の異常検知 時系列の分類 時系列の予測 他にもありかもしれません...

単純な売上データも、ウェブサイトのアクセス状況も、工場などのセンサーから収集すされるデータも、時系列データです。 多くのビジネスの現場で発生するデータは、「時間軸」の概念の付与された時系列データです。 ビジネスの現場でデ...

予算などの計画値を考えるとき、前年と同じや前年比1.1倍みたいな立て方がたまにあります。 例えば…… 前年これぐらい使っているから、来年も前年と同じぐらいでいこう！ 前年よりも売上を伸ばしたいから、今年は前年比1.1倍ぐ...

最近のデータ分析やモデル構築では、「予測を当てればいい！」という風潮もありますが、確かに当てるだけであれば、それで問題ないでしょう。 画像処理などの世界では、それでいいかもしれません。 ただ、ビジネス系のデータ分析の場合...

最もシンプルなデータ活用の1つがABテストです。 A案とB案のどちらがいいのかをデータで判断する、という感じのデータ分析・活用（データサイエンス実践）です。 この地味な、データ分析・活用（データサイエンス実践）は、明日か...

機械学習で構築した数理モデルが、ブラックボックス化するケースは少なくありません。 そのような中、最近よく聞くキーワードに「XAI」というものがあります。 XAIとは「Explainable Artificial Inte...

ここ数年、色々なAutoML（自動機械学習）が登場してきました。 有料版で勢いがあるのがDataRobotです。GoogleもIBMもMicrosoftなどでもAutoMLサービスを提供しています。 国内でもSONYのP...