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...

第284話｜もっとも手軽なAIである異常検知

AI（人工知能）って何だろうと考えたとき、定義は非常に難しいですが、、、　感覚的に思いつくことの1つとして、「何かを教えてくれるコンピュータ上の何か」といのもあるのではないでしょうか？何かを教えてくれるぐらいですから、...

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...

ビジネスの現場で目にする多くのデータは時系列データです。例えば、売上やセンサーデータなどです。さらに、ビジネスの現場で目にする多くの時系列データは、階層構造を持っています。例えば、売上全体とエリアごとの売上、そのエリア...

今も昔も実施されているデータ活用の1つが、ABテストです。データサイエンティストなどが関わることも多いです。ただ、データサイエンティストがA/Bテストを行う方法は近年大きく変化しています。従来は、手作業で行うものが多...

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...

DXやAI、機械学習、データサイエンスというキーワードとともに、企業で実施されるようになったものの1つに、PoC（Proof of Concept、概念実証）というものがあります。 PoC（Proof of Concep...

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...

収穫逓減とは、例えば「農業において、一定面積からの一人当たりの収穫が、労働力の追加的投下によってしだいに減少する」という現象を表現したものです。要は、労働投入量の増大に比例せず、追加労働1単位の収穫量は逓減していく、と...

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...

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...

時系列（time series）データと混同されやすいデータがあります。点過程（point process）データです。点過程時系列データと呼ぶこともあり、通常の時系列データと混同されることも多々あります。そもそも...

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...

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...

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...

IT化を進めれば、その副産物としてデータは発生します。そのデータを保存さえしていれば、その副産物としてのデータを分析し、何かに活用することができます。ただ、データを副産物として扱う限り、データは活用しにくい状態で保存...