Excel関数を勉強し始めると、絶対参照/相対参照/複合参照の謎のキーワードに出会います。(「引数」「戻り値」に次いで、離脱要因の上位キーワードではないしょうか) 絶対参照/相対参照/複合参照を理解しても、今度$マークと...

時系列データを扱っていると、時間間隔の異なる複数の時系列データを扱うことがあります。 1カ月単位の時系列データもあれば、四半期単位の時系列データもあります。 1時間単位の時系列データもあれば、1日単位の時系列データもあり...

今やデータはビジネス活動の至る所に存在し、それをより良い意思決定のために活用したいと考えている人も少なくありません。 しかし、多くの経営陣やマネジメント層などの多くは、生のデータをどのように料理するかを必ずしも理解してい...

ビジネスの世界のデータの多くは、時間軸のあるデータである時系列データです。 時系列データを手に入れたら、どのようなデータかなんとなく知りたくなります。 時系列データの多くは色々な変化をしながら推移していきます。 例えば…...

  Excel関数はとても便利な機能ですが、使い方を覚えるのは大変ですね。ヒントやダイアログを活用して、効率的に数式を入力してください。   Excel 2019では、全486関数もあります。 しかし...

PythonやRでデータ分析をするとき、JupyterなどのNotebook上でコーディングしている人もいることでしょう。 別々に作成したNotebookを1つに結合したい、と思ったことのある人もいることでしょう。 例え...

ビッグデータだの、データサイエンスだの、機械学習だの、DXだの、AIだの……　と叫びながら、データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いです。 期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、...

開催概要 日時： 2023年09月22日(金) 10:30 ~ 17:30 受講料： 一般 (1名)：49,500円(税込) ／同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) 会場： オンライン 主催：株式会社日本テ...

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 季節成分の周期期間の見つけ方は幾つかあります。 前回、自己相関分析による周期...

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 多くの場合、ドメイン知識（時系列モデルを活用する現場の知識など）をもとに、1...

時系列データ関連のお勉強をしたときに、必ず登場する厄介な概念の1つが「定常性（Stationarity）」です。 定常性（Stationarity）は、時系列データの統計的な特性（平均、分散、自己相関など）が時間によらず...

ビジネスシーンで「比較のための因果推論」をすることは、意識していないだけで、実は意外と多いです。 例えば…… 新製品の価格設定を検討している マーケティングキャンペーンの効果を評価したい 従業員研修プログラムの効果を測定...

OpenAIのGPTなどの言語モデルを使ったWebアプリケーションをらくらく作れる、Pythonのパッケージがあります。 Chainlit（https://github.com/Chainlit/chainlit）です。...

OpenAIのGPTを使ったチャットボットアプリが、色々登場しました。 とても美しい！ という感じを求めているのではないなら、ぜひ自作してみましょう。 Chainlit（https://github.com/Chainl...

ChatGPTにお願いし、データ分析をすることができます。 いくつかやり方があります。 例えば…… Jupyter AIで、Jupyter上で実施する方法 Noteableプラグインで、ChatGPT上で実施する方法 C...

Noteableは、Jupyter Notebook の代替手段の1つで、クラウドベースのノートブック プラットフォームです。 データ分析やデータサイエンス、機械学習などのタスクを、Noteable上のノートブックで実施...