因果推論は、因果関係を理解し、その影響を予測するための重要な分析手法です。 特にDAG（有向非巡回グラフ）は、複雑な因果関係を視覚化し、交絡因子やバックドア基準を特定するために重要です。 今回は、PythonのCausa...

データドリブンな意思決定がビジネスや政策、医療など多くの分野で重要視される現代において、因果効果の推定は欠かせない手法です。 因果効果を正確に推定することで、特定の施策が実際に期待される結果をもたらすかどうかを理解し、効...

時系列分析は、過去のデータから未来を予測する重要な手段です。経済、金融、気象予報など多岐にわたる分野で用いられ、データの時間的な変動を捉えることで、より正確な意思決定をサポートします。 説明変数を時系列モデルに組み込むこ...

非線形計画問題の大域的最適化は、工学や経済学など様々な分野で重要な役割を果たしています。特に、問題の規模が大きくなると、局所的な最適解ではなく、大域的な最適解を見つけることが求められます。 これまでの連載では、Pytho...

本連載では、Pythonを用いた非線形計画問題の大域的最適化手法について、これまで3回にわたって解説してきました。 第1回では非線形計画問題と大域的最適化の基礎的な概念を取り上げました。 第2回ではメタヒューリスティクス...

デジタル化の波が押し寄せる中で、ビジネスにおけるデータの重要性はますます高まっています。 特に、時系列データは経済指標、株価、気象情報など、あらゆる分野で収集されており、その分析から得られる洞察は企業の意思決定を大きく左...

ビジネス環境は常に変化しています。 市場の動向、消費者行動の変化、季節的な要因、経済の波など、多くの要素が企業の成長と収益性に影響を与えています。 これらの変化を理解し、将来のトレンドを予測するためには、時系列分析が不可...

前回は、メタヒューリスティクスを中心に、非線形計画問題の大域的最適化に挑戦しました。 メタヒューリスティクスは、問題依存性が低く、大域的最適解の探索に適した手法ですが、その性能はアルゴリズムの選択とパラメータ設定に大きく...

Pandasは、Pythonでデータ分析を行う際に広く使用されるオープンソースのライブラリです。 データサイエンスや機械学習の分野で必須のツールとされ、主にデータの前処理や探索的データ分析（EDA）に利用されます。 Pa...

前回は、非線形計画問題の基礎と、Pythonを使った定式化の方法について学びました。 非線形計画問題は、現実世界の様々な問題を数理的にモデル化するのに適していますが、その解法は一般に困難で、大域的最適解を求めることは容易...