データは21世紀の新たな資源と呼ばれ、ビジネスの成功に不可欠な要素となっています。 しかし、膨大なデータの中から真に価値ある情報を引き出すには、体系的なアプローチが必要です。 今回は、ビジネスインテリジェンスの要となるデ...

データ分析や機械学習のプロジェクトでは、Pandasを使ってデータフレームを操作することがよくあります。 データフレーム内の行ごとに処理を行いたい場合、Pandasのiterrows()メソッドが役立ちます。 今回は、i...

A/Bテストは、マーケティングや製品開発において重要な手法の一つです。 異なる施策を比較し、その効果を評価するために使用されます。 しかし、A/Bテストを正確に実施するためには、適切な統計検定を選ぶことが不可欠です。 今...

物流コストの削減と顧客満足度の向上は、多くの企業にとって重要な課題です。 今回は、Pythonを使った数理最適化モデルを構築し、最適な配送ルートを決定する方法をお話しします。 巡回セールスマン問題（TSP）から始め、より...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 Pythonの可視化ライブラリの中でも、plotlyは特にインタラクティブ可視化に優れています。 前回、...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd from statsmodels...

データ分析の世界で、「連続データの離散化」という言葉をご存知でしょうか？ 一見すると複雑そうなこの手法が、実はビジネスデータ分析をより有効にする可能性を秘めています。 年齢、売上、時間といった連続的な数値データを、意味の...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 単に数字や表を並べるだけでなく、データを視覚的に表現することで、複雑な情報も直感的に理解できるようになり...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np import statsmode...

データの海に潜む異彩の輝き、それが「外れ値」です。 多くの人がノイズとして見過ごしがちなこの存在こそ、実はデータ分析における貴重な宝石なのです。 ビッグデータ時代の今だからこそ注目すべき外れ値の重要性と、それを見つけ出す...

在庫管理は多くの企業にとって重要な課題です。 在庫が少なすぎれば機会損失、多すぎれば保管コストが膨らみます。 今回は、Pythonを使った数理最適化モデルを構築し、最適な在庫水準を決定する方法を解説します。 先ずは経済発...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np from statsmodels...

ビジネス施策が企業成果にどのような影響を及ぼすかをどう評価すればよいでしょうか？ 今回は、具体的なビジネスシーンを交えながら、因果推論を用いて施策の実際の効果をデータを使い検証する方法をご紹介します。 たとえば、マーケテ...

データは私たちの周りに溢れていますが、その意味を理解するには可視化が欠かせません。 Pythonの強力なライブラリ、matplotlibを使えば、複雑なデータでも美しく分かりやすいグラフに変換できます。 今回は、matp...

Pythonを用いた数理最適化の実践的なアプローチを紹介します。 架空の電子機器メーカーの生産計画を例に、複雑なビジネス課題を数式で表現し、最適な解決策を導き出す方法を解説します。 PuLPライブラリを使った実装から感度...

問題 答え 解説 次の Pythonコードは、どのトレンド推定手法を使用していますか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np import statsmod...