初めての方へ
メルマガ
書籍
個人向け有料講座
お問合せ
Screenshot

【月1特定テーマ講座（7月）】
Pythonで学ぶ「ビジネスを動かす武器」としての
「XAI」（説明可能AI）超入門

【開催日時】　全2回 7/25, 8/8 (土) 13:30-18:00
【受講形式】　当日Zoom（ or 復習用に後日動画視聴）
【参加費用】　2万2千円(税込み)/人
Screenshot

ビジネスデータのための Pythonプログラミング超入門
第1回　はじめの一歩：環境を整え、最初のコードを動かす

【開催日時】2026年7月25日（土）10:00 - 12:000
【受講形式】　当日Zoom（復習用動画あり）
【参加費用】　無料
Screenshot

【月1 特定テーマ講座（8月）】
Pythonで学ぶ「機械学習を使った ビジネス因果推論」超入門

【開催日時】　全2回（土）2026/8/29,9/12（13:30〜18:00）
【受講形式】　当日Zoom（ or 復習用に後日動画視聴）
【参加費用】　2万2千円(税込み)/人
Screenshot

ビジネスデータのための Pythonプログラミング超入門
第2回　Pythonの基本文法：手を動かして、文法の山場を越える

【開催日時】2026年8月8日（土）10:00 - 12:00
【受講形式】　当日Zoom（復習用動画あり）
【参加費用】　無料

RECENT ARTICLES

（Python版）複数季節性を持つ時系列データを線形回帰でモデル化する方法

（Python版）複数季節性を持つ時系列データを線形回帰でモデル化する方法

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...
第294話｜一人歩きする数字

第294話｜一人歩きする数字

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。...
Pythonで時系列解析・超入門（その11）<br><br>テーブルデータ系モデルで複数先予測<br>（線形回帰）

Pythonで時系列解析・超入門（その11）

テーブルデータ系モデルで複数先予測
（線形回帰）

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...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その10<br><br>主成分回帰モデル（PCR）でMMM③（色々なAdStock考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その10

主成分回帰モデル（PCR）でMMM③（色々なAdStock考慮）

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...
第293話｜データサイエンスの基礎体力づくり

第293話｜データサイエンスの基礎体力づくり

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...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その9<br><br>主成分回帰モデル（PCR）でMMM②（シンプルなAdStock考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その9

主成分回帰モデル（PCR）でMMM②（シンプルなAdStock考慮）

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...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その8<br><br>主成分回帰モデル（PCR）でMMM①（AdStock非考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その8

主成分回帰モデル（PCR）でMMM①（AdStock非考慮）

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...
第292話｜横展開という悪魔

第292話｜横展開という悪魔

上手くいったものを横展開すると上手くいく、というのは、時と場合によっては幻想かもしれません。 少なくても、データ活用のケースでは、幻想であることが少なからずあります。 ある企業で上手くいったことをやったら上手くいかず……...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その7<br><br>Ridge回帰モデルでMMM③（色々なAdStock考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その7

Ridge回帰モデルでMMM③（色々なAdStock考慮）

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...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その6<br><br>Ridge回帰モデルでMMM②（シンプルなAdStock考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その6

Ridge回帰モデルでMMM②（シンプルなAdStock考慮）

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...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング<br>（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その5<br><br>Ridge回帰モデルでMMM①（AdStock非考慮）

Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その5

Ridge回帰モデルでMMM①（AdStock非考慮）

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...