数理最適化とは、複雑な問題を数学的に解く鍵となる一連の手法です。 この第1回目の記事では、数理最適化の魅力と重要性を探りながら、その基本概念や応用例を紹介します。線形最適化と非線形最適化の違いを明らかにし、数学と現実世界...

先日の記事でIF関数を取り上げました。 IF関数で複数条件を指定する方法を紹介しましたが、条件が増えると複雑になってきます。 そこで、本記事では、IFS関数に関して、取り上げます。いずれの条件に合致しない場合に「その他」...

私たちの身の回りには、様々なデータが溢れています。 スマートフォンの操作履歴、SNSの投稿、オンラインショップの購入記録……　これらは日常的に集積される一部の例です。 現代のビジネスシーンにおいても、データは新しい価値を...

前回の記事『IF関数の使い方と解説 -単一条件の場合 –』では、単一条件でのIF関数の使用法を説明しました。 複数条件でIFを使用したいシーンがあります。 前回記事の未拝読の方向けに、前回記事『IF関数の使い方と解説 -...

データというキーワードが、現代ビジネスの進化と成長をリードしています。 このような現代、データ分析の現場に「エライ人」からある課題を投げられることがあります。 「このデータで、何ができそう？」 「このデータで、何かいい感...

Microsoft社が発表している「よく使われている関数トップ 10」にランクインしているIF関数を取り上げます。 下記はMicrosoft社が発表している「よく使われている関数トップ 10」の一部抜粋したものです。 関...

データ分析がビジネス戦略の核心となる現代。 しかし、分析結果が紙の上の数字に過ぎなくなってしまうこと、あるいはその結果と実際の実行が乖離してしまうケースは少なくありません。 なぜこれが起こるのか、そしてその乖離をどのよう...

先日、SUM関数シリーズを紹介しました。 SUMIF関数とSUMIFS関数を使えば、条件に応じた合計値を算出できました。 今回、その条件部分が曖昧になったときです。 例えば、 下記表から。「亀田製菓　亀田の柿の種　６袋詰...

課題解決はビジネスの核心であり、その手法やアプローチは絶えず磨き続けられています。 その中で、「課題解決のためのフレームワーク」は組織やチームが直面する課題を段階的に、かつ効果的に取り組むための指南書となり得るツールです...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大限に引き出す鍵となるステップです。 前回、複数の目的変数を持つマルチオブジェクティブチューニングの基本からParetoフロントの考え方、そして実際のコード例を通...

SUM関数シリーズとして、下記記事をアップしました。 記事の読み方 説明の順は以下です。まずは、「問題」を与えて、次に、「解答」を提示します。最後に、「解説」です。 よくある、結論→理由の構成順に沿いました。 先に「解答...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大化するための重要なステップです。 前回は、「チューニング時間の短縮に貢献するプルーニング」というお話しをしました。 Optunaで学ぶベイズハイパーパラメータチ...

仕事で難題に直面したとき、何かしら課題解決フレームワークを知っていると便利です。 何をすべきか分からない状態から、少し解放されます。 特に、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的...

ハイパーパラメータチューニングは、機械学習モデルの性能を最大化するための重要なステップです。 しかし、このプロセスは時に複雑であり、多くの時間がかかることがあります。そこでOptunaが登場します。 前回は、このベイズ最...

SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数に関して、取り上げました。 以降、SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数をSUM関数シリーズと呼びます。 SUM関数、SUMIF関数、SUMIFS関数の違いに関しても簡単...

データサイエンスは今や多くの産業や社会の課題解決に不可欠な要素となっています。 課題解決のアプローチの1つに「ソラ・アメ・カサ」というものがあります。 この「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを通じて、データを駆使して真の...