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...

商品やサービスなどを開発し、それを売ることで収益を得るビジネスをしている企業は非常に多いです。 例えば、車を開発しディーラー経由で販売する、クラウドサービスを開発しサブスクリプションで提供する。 このような商品やサービス...

Pythonでデータをこねくり回すとき、よく利用するパッケージがPandasです。 Pandasを操作しながら、データ理解を進めている人も多いことでしょう。 OpenAIのChatGPTと連携することで、実現します。 で...

ChatGPTモデルは、 OpenAIによってトレーニングされたLLM（大規模な言語モデル）です。 プロンプトで話しかけると、人のように答えてくれます。テキストでですが…… そして何よりこのChatGPTは、優れたデータ...

最近大きな注目を集めているイノベーションの 1 つが、生成AI（Generative AI）です。 生成AI は創造的な限界を押し広げることを可能にし、さまざまな業界に広範囲に影響を与えるのではないかと、期待されています...

データを手に入れたとき、どのようなデータなのか理解する必要があります。 そのとき求められるのが、データを簡単に探索し分析できるユーザーフレンドリーなTableauのようなツールです。 しかし、それには多大なコストがかかり...

sktimeはPythonでよく使われている機械学習ライブラリsklearn(scikit-learn)と同じインターフェースで提供されているPythonの時系列ライブラリです。 sktimeでは2023.5.1時点で時...

伝わらなければ意味はない。 なぜなら、伝わらなければ、理解されないし、信用もされないし、一緒に何かをやろうともならないからです。 ビジネスにおいてプレゼンテーションスキルは非常な重要な基礎スキルですが、データサイエンスの...

データ分析をするとき、他人と会話しながら実施することがあります。 Pandas AIはそれを実現します。 このPandas AIは生成AI機能を備えており、データフレームの操作を会話相手に変身させることができます。 ただ...

「予測分析」（Predictive Analytics）を実務で活用するとき、今までをファクト（事実）ベースで振り返り次に活かす「振返り分析」と、「やり方」がちょっと異なります。 「やり方」はちょっと異なるだけですが、「...

Jupyter Notebook に ChatGPT を統合できないものだろうか、と考えた方もいることでしょう。 結論から言うと、Jupyter Notebook と ChatGPT を統合する機能がChromeやFir...

Jupyter NotebookやJupyter Labなどを使われている方も多いと思います。 Jupyter系のNotebookの中には、Webベースのノートブックがたくさんあります。 有名なところでは、Googleの...

「どうなっているの」に応える振り返りのための分析から、1歩先を見通した予測分析（Predictive Analytics）の活用が広がっています。 10年後や100年後を見通す予測ではなく、数時間後、数日後、数か月後と言...

Webブラウザー上ではなく、PCのデスクトップ上で動作する、JupyterLab Desktop というデスクトップアプリケーションがあります。 Pythonの実行環境やライブラリーなどが、デスクトップアプリJupyte...

Jupyter NotebookやJupyter Labといった、Notebookでデータ分析業務をする人が、ここ数年で増えてきました。 Notebook上でデータ分析をするとき、外部のCSVファイルやDBのデータテーブ...

データがSQL対応のDB（データベース）に格納されている場合、SQLを使いデータを取得し操作することが多いことでしょう。 Python上ではPandasやPolarを使うかもしれませんが、SQLを利用したほうが便利な場面...