Pythonで体感する次元削減入門 – PCAと因子分析の基礎のキソ
— 第6回 —
次元削減を回帰に活かす主成分回帰（PCR）
このシリーズでは、第1回から第5回まで、PCAと因子分析の基礎を一歩ずつ学んできました。 — 第1回 — なぜ「次元を減らす」のか？ 情報の海で溺れないために https://www.salesanalytics.co....
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— 第5回 —
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— 第4回 —
scikit-learnでさくっとPCAを実施する
ここまでの3回で、PCAの仕組みを一から学んできました。 — 第1回 — なぜ「次元を減らす」のか？ 情報の海で溺れないために https://www.salesanalytics.co.jp/datascience/d...
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— 第3回 —
次元はいくつ残す？ 寄与率とスクリープロットの読み方
前回は、共分散行列の固有値分解によって「主成分の方向」と「その方向での分散」が求まることを学びました。 Pythonで体感する次元削減入門 – PCAと因子分析の基礎のキソ— 第2回 —...
リスト内包表記 vs map() vs for文…… 速度比較してみた
Pythonでデータを処理するとき、「リストの各要素に同じ処理を適用したい」という場面は非常に多いです。 このとき、書き方は主に3通りあります。 方法 特徴 一言で言うと for文 最も基本的で直感的 「一つずつ順番に処...
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— 第2回 —
PCAのしくみを分散・共分散・固有値分解で理解する
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EC事業を運営されている方であれば、こんな経験はないでしょうか。 「売上が足りないからクーポンを出そう」と施策を打ち、確かに売上は上がった。 しかし月末に収支を確認すると、利益はほとんど増えていない。 むしろ減っているか...
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— 第1回 —
なぜ「次元を減らす」のか？ 情報の海で溺れないために
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Miniforgeで始めるPython環境構築ガイド（Jupyter Lab設定までの手順）
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pandasのread_csv()で知っておくべき5つのオプション
Pythonでデータ分析を行う際、最もよく使うライブラリが pandasです。 そして、データ分析の多くは CSVファイル を読み込むところから始まります。 CSVファイルとは、「Comma Separated Valu...
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— 第4回 —
複数の要因を同時に分析！ 重回帰分析で店舗売上を予測
前回まで、気温からアイスコーヒーの売上を予測する単回帰分析を学びました。 Pythonで完全理解！回帰分析の基礎— 第3回 —モデルの成績表を作ろう！ 決定係数とANOVA、そして回帰診断 しかし...
第473話｜展示会 vs 広告 vs 営業訪問、最もROIが高いのはどれ？
B2B製造業のMMM導入事例
BtoB製造業の営業・マーケティング担当者であれば、一度は考えたことがあるのではないでしょうか。 「展示会に毎年何百万円もかけているが、本当に元が取れているのだろうか」 「デジタル広告を始めたものの、効果があるのかないの...
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第1回 – Pythonの基礎文法
まず、「プログラミング」とは何でしょうか。 プログラミングとは、コンピュータに「これをやってください」と指示を出すことです。 ただし、コンピュータは日本語を理解できません。そこで、コンピュータが理解できる特別な言葉、つま...
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— 第3回 —
モデルの成績表を作ろう！ 決定係数とANOVA、そして回帰診断
前回までに、回帰分析でモデルを作り、統計的検定で係数の有意性を確認しました。 Pythonで完全理解！回帰分析の基礎— 第2回 —その予測、本当に信頼できる？ 統計的検定と信頼区間 しかし、「統計...
第472話｜大企業だけのものじゃない！
町の和菓子屋がマーケティングミックスモデリングを導入してわかったこと
「マーケティングミックスモデリング（MMM）」と聞くと、大手消費財メーカーや全国チェーンがテレビCMの効果を測定するための手法というイメージを持つ方が多いのではないでしょうか。 実際、MMMは長年にわたり大企業のマーケテ...
