データにあふれた現代において、情報を正確に理解し、効果的に伝えることは、あらゆる分野で重要性を増しています。膨大なデータの山から意味を見出し、価値を引き出すためには、データ可視化が欠かせません。 データ可視化とは、データ...

時系列データ分析は、特定の期間における変化を捉え、将来の動向を予測するための重要な手法です。 前回の記事では、mlforecastライブラリを使用して基本的な時系列予測モデルを構築する方法と、モデル性能を向上させるための...

スマートフォンの利用状況、ECサイトの売上、工場の生産量など、私たちの周りには時間とともに変化するデータが溢れています。 こうした「時系列データ」を分析する際、単純にグラフを眺めるだけでは見えてこない重要な情報が隠れてい...

時系列データの予測は、企業が将来の売上や需要を予測し、意思決定に活用するための重要なツールです。近年、機械学習技術の発展により、時系列予測はより高精度かつ柔軟なアプローチが求められています。 Pythonライブラリ「ml...

データ駆動型の意思決定が重要性を増す現代のビジネス環境において、時系列予測は欠かせないスキルとなっています。 売上予測、需要予測、在庫管理など、様々な場面で活用される時系列予測。しかし、その複雑さゆえに敬遠されがちなのも...

状態空間モデルは、観測できない状態を時系列データの背後にある要素として捉え、データからその状態を推定する強力なツールです。 今回は、ローカルレベルモデルや季節性を含むモデルなど、具体的なビジネスシナリオを通じて、Pyth...

計算結果をわかりやすく表示することは、ビジネスや教育、技術計算の場面で非常に重要です。特に複雑な数式や計算過程を伝えるとき、視覚的に見やすい形式で表示することが理解を助け、コミュニケーションを円滑にします。ここで役立つの...

機械学習やAIが私たちの生活やビジネスにますます浸透している一方で、それらの技術がどのように判断や予測を行っているのかを理解することが求められています。 この理解が不十分だと、AIの予測や判断がブラックボックスのように感...

データ分析や機械学習の現場では、量的（数値）データと質的（カテゴリ）データが混在することが多々あります。 このようなデータを効果的にクラスタリングする方法として、k-プロトタイプ法が注目されています。 k-プロトタイプ法...

データサイエンスにおいて、高次元のデータセットを効果的に解析し理解することは、常に一つの大きな課題です。 主成分分析（PCA）は、この課題を解決するための強力なツールであり、多次元データの本質を捉え、より低次元の空間で表...