データサイエンスの世界では、正確な分析と予測が成功の鍵となります。 しかし、多くの実際のデータセットは不均衡であり、これが特に分類問題において大きな課題となることがあります。 今回は、データ不均衡問題を解消するための強力...

問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( '...

データ不均衡は、医療、金融、ビジネス分析など多くの分野で遭遇する一般的な課題です。 稀な事象や少数派のデータを正確に理解し、予測することは、高度なデータ分析スキルを要求されます。 今回は、データ不均衡問題に対する効果的な...

問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd d=['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。 変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...

問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd date = pd.Timestamp('2023-06-15') quarter =...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。 変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...

次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( '2023-01-01', periods=10, fre...

データ分析の世界では、完璧なデータセットに出会うことは稀です。 データの欠損は避けられない現実であり、これをどのように扱うかが分析の成果を左右します。 今回は、欠損データを効果的に扱うための様々なアプローチを紹介します。...

次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(11) dates = pd.dat...

データサイエンスは現代のビジネスとテクノロジーの世界において中心的な役割を果たしています。 この分野はデータを利用して意思決定を行い、新たな洞察を得るための方法論と技術を提供します。データサイエンスの理解を深めることは、...

次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( '2023-01-0...

時系列予測は、ビジネスの意思決定において重要な役割を果たしています。 過去のデータから未来のトレンドを読み解くこの分析手法は、売上予測から在庫管理、市場トレンドの把握に至るまで、さまざまなビジネスプロセスにおいて欠かせな...

Excelにおいて、データの最小値を取得するには、MIN関数とMINA関数があります。（他にもありますが・・・そちらは追々紹介します） MIN関数とMINA関数を先日取り上げました。 『【MINA関数】使い方と解説 – ...

次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( '2023-01-01', periods=5, freq...

データ分析における効率性と柔軟性は、高品質なインサイトを生み出す鍵です。 PythonのPandasライブラリはその強力な味方となりますが、その中でも特にapply関数とlambda式の組み合わせは、データサイエンスの作...