PyMC3を使ったPythonベイズ推定超入門（その1）
コイン投げの例を使ってベイズ推定を何となく理解しよう
需要予測などで、特定の値（予測値が1つ）だけではなく、予測値の区間や分布が手に入った方が嬉しい場合があります。 区間だけであれば、従来の推定方法（最尤法など）で求めることはできます。95%信頼区間（予測区間）などです。 ...
[For beginners] がんばれデータサイエンティスト！
PyMC3を使ったPythonベイズ推定超入門（その1）
Pythonで描く二項分布とベータ分布
実践的なデータサイエンスで、ちょくちょく出てくる確率分布が、二項分布とベータ分布です。 二項分布（Binomial Distribution）は、「成功率」の分かっている試行をn回行ったときの「成功回数」を確率変数とする...
Pythonで時系列解析・超入門（その10）
テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
（XGBoost）
多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル（アルゴリズム）よりも、テーブルデータ系の数理モデル（アルゴリズム）の方です。 例えば、以下の数理モデル（アルゴリズム）はテーブルデータ系のものです。 線形回帰...
Python用の数値計算ライブラリーTheano超々入門
Pythonの数値計算ライブラリーと言えば、NumPyやSciPyなどでしょう。 NumPyなどと異なり、数式そのものを記述するスタイルを取るライブラリーもあります。Theanoです。 https://theano-py...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その4
最適なアドストック（Ad Stock）を探索しモデル構築
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その3
ちょっと複雑なアドストック（Ad Stock）を考慮した線形回帰モデル
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その2
アドストック（Ad Stock）を考慮した線形回帰モデル
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その1
線形回帰モデルでMMMを作ろう！
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonで時系列解析・超入門（その9）
テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
（ランダムフォレスト）
多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル（アルゴリズム）よりも、テーブルデータ系の数理モデル（アルゴリズム）の方です。 例えば、以下の数理モデル（アルゴリズム）はテーブルデータ系のものです。 線形回帰...
Pythonで時系列解析・超入門（その8）
テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
（ディシジョンツリー）
多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル（アルゴリズム）よりも、テーブルデータ系の数理モデル（アルゴリズム）の方です。 例えば、以下の数理モデル（アルゴリズム）はテーブルデータ系のものです。 線形回帰...