時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

データを使って何かを予測する、データを使って答えを導き出す、それが最適なものであると最高です。 しかし、多くの場合、データを上手く活用することで、「答えの方向性」は導いてくれます。しかし、データをいくら集め上手く活用して...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

国土交通省の建設工事受注動態統計の書き換え問題、すごいですね。 国交省 不適切な統計処理 推計で8年間に34兆円余 過大に計上 日本の大手製造業でもデータ改竄問題が、定期的にニュースに上がってきています。 偽装に不具合、...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...

データは非常に強力です。わかりやすく、有無を言わさない破壊力があります。 ただ、おかしな使い方や見せ方で、人を騙すこともできます。恐ろしいことです。 たびたび目にするのが、0か1かのベルヌイ試行的なものです。 株価が上が...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...

グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...

時系列データには複数の季節性を持つ場合があります。 例えば、日単位の時系列データであれば週周期と年周期、時単位の時系列データであれば日周期と週周期などです。 時系列データでよく利用されるモデルは、ARIMA系のモデルです...

数字で表現するメリットは計り知れませんが、デメリットもあります。 一人歩きし誤った方向に誘導してしまうこともある、というデメリットです。 どの数字をどう見せるかで、向かう方向を誘導することができます。 恐ろしいことです。...

時系列予測モデルの基本は1期先予測です。 例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。 例えば、2期...

※本コンテンツは、2022年6月24日（金）に開催したオンラインセミナーの録画再放送です。ご好評につき、再度お届けします。 開催概要 日時：2022年8月23日（火）　15:00～16:00 会場：Zoomを使ったオンラ...

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...

THE21 2022年5月号[文系ミドルだからできるデータ分析・活用術]という雑誌の箸休めとして、34～37ページに以下のような記事が掲載されました。 THE21 2022年5月号の目次 　総力特集：文系ミドルだからでき...

ビジネスの現場でデータ活用するには、現場の事情を知る必要もあるし、現場に寄り添わなければなりません。 ただ、データサイエンスの基礎的な部分が疎かなデータ分析者やデータサイエンティスト、機械学習エンジニアだと、現場に寄り添...