第377話｜プローブ特徴選択法が、データドリブン意思決定を地味に加速する

データの海には、ビジネスの未来を左右する洞察が隠されています。しかし、その価値ある情報を見極め、活用することは、しばしば複雑な挑戦となります。今日、我々が直面するデータオーバーロードの時代において、プローブ特徴選択法...

PythonによるMMM（マーケティングミックスモデリング）とビジネス活用

－振返り分析・線形回帰系モデル編（その6）－
線形回帰系ＭＭＭ（アドストック対象の特徴量を指定）

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

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 from scipy.signal import...

ビジネスにおける競争力の源泉となるのは、しばしばその背後にあるデータと技術の活用方法です。特に、機械学習モデルがビジネスプロセスや意思決定に果たす役割は日増しに重要性を増しており、そのモデルの性能を決定づけるキーとなる...

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

データドリブンな意思決定がビジネスの成功に不可欠となる現代において、コスト感応学習は企業が直面する複雑な課題に対処するための鍵となります。このアプローチを通じて、企業はリスクとコストを精密に評価し、最適化された戦略を立...

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

問題答え解説時系列間の距離測定法時系列距離ライブラリfastdtw 次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: from scipy.spatial.distance import...

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

問題答え解説 Granger因果関係とは？ 4つのGranger因果関係検定次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: from statsmodels.tsa.stattools ...

データが未来を形作る今日、ビジネスリーダーたちは常により良い意思決定のための新しい手法を模索しています。その答えの一つが、シャープレイバリューとツリー系モデルの組み合わせによるアプローチです。シャープレイバリューは、...

問題答え解説全く予測不可能なデータ Ljung-Box検定とは？次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: from statsmodels.stats.diagnostic im...

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

問題答え解説 VARモデルとは？次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: from statsmodels.tsa.api import VAR import numpy as n...

データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング（MMM）です。マーケティングミックスモデリング（MMM）は、過去のデータを分析する「振り返り分...

問題答え解説 ADF検定とは？単位根過程と定常性次の Python コードの出力はどれでしょうか？ Python コード: from statsmodels.tsa.stattools import adfull...