需要予測はビジネスの現場では非常に重要なことです。ただ、データによらない経験と勘といい加減による予測が蔓延っている世界でもあります。 面倒だから、昨年と一緒、昨年の売上を1.1倍する、取り急ぎ右肩上がりに描く、みたいない...

クラスター分析で利用されるメジャーなアルゴリズムは、非階層型クラスタリングのk-means法か、階層型のWard法がよく使われます。 問題は、量的データ（数値変数）のみを使うというところにあります。質的データ（カテゴリカ...

よくあるデータ活用のテーマの1つに、顧客のチャーン予測（離反予測）というものがあります。離反率をはじき出すことができます。 離反率は、顧客満足度の重要な指標です。離反率が低いということは、顧客が満足しているということです...

市場反応分析（Market Response Analysis）では、広告・価格変更・販促・営業などのマーケティング活動に対する反応（売上や購買行動など）を分析します。 比較的やりやすく、多くの人に関心をもられやすいデー...

顧客別CLTV（Individual CLTV）とは、顧客の金銭的価値のことで、将来行う取引に基づいて算出されます。 個々の顧客が将来どのくらいの利益を生み出すかがわかれば、価値の高い顧客に対し、マーケティング活動などを...

時系列モデルと言えば、ARIMAモデルです。最近では、FacebookのProphetモデルも人気です。 ThymeBoostは、時系列分解（トレンド成分・季節成分・など）と勾配ブースティング（XGBoostなど）を組み...

CLTV（顧客生涯価値）には全体レベル（集計レベル）と個人レベル（個々の顧客レベル）のものがあります。 全体レベル（集計レベル）のCLTV（顧客生涯価値）である（Aggregate CLTV）は、多くの場合驚くほどの予測...

時系列解析系の数理モデルは色々ありますが、今も昔も時系列モデルと言えば、ARIMAモデル（SARIMAX含む）です。 ARIMAモデルの人気というか、実務的な活用は根強く、今も昔もメインで使われている気がしています。 要...

H2O（エイチツーオー）は、H2O.ai社によって開発された、インメモリ型の機械学習プラットフォームです。 教師あり学習や教師なし学習などの機械学習系の数理モデルを構築することができます。 嬉しいのが、ノンコードで機械学...

仮説を立てて、データで検証する。 既にある過去データで検証する方法と、これから新たにデータ取得し検証する方法があります。 さらに、これから新たにデータ取得し検証する方法も、どうなるのかをモニタリングし確かめる方法と、AB...

問題解決は、取り組むテーマと言うか課題を設定する「課題発見フェーズ」と、その課題に取り組む「課題解決フェーズ」に分かれます。 そこでどのようにデータを絡ませるか？ データの絡ませ方には4つのパターンがあります。 今回は、...

H2O（エイチツーオー）は、H2O.ai社によって開発された、インメモリ型の機械学習プラットフォームです。 教師あり学習や教師なし学習などの機械学習系の数理モデルを構築することができます。 嬉しいのが、ノンコードで機械学...

多くの人は、普段から何かしらの数値を眺めているかと思います。 成績表やTOEICの点数、体重、売上、受注件数、リード件数、PV（ページビュー）数などなど。 普段見ている数値（売上やPVなどの指標）に異常があった場合、あな...

H2O（エイチツーオー）は、H2O.ai社によって開発された、インメモリ型の機械学習プラットフォームです。 教師あり学習や教師なし学習などの機械学習系の数理モデルを構築することができます。 嬉しいのが、ノンコードで機械学...

ビジネス活動をしていると、何かしらの指標を眺めることが多々あります。 例えば、売上や受注件数、問い合せ件数、サイトのPV（ページビュー）数などなど。 多くの人は、子ども時代から、何かしらの指標を眺めて過ごしているでしょう...

Pythonを使ってデータ分析やモデル構築などを行うとき、用途に応じて「仮想環境」 を作成し、必要に応じて切り替えて使用することがあります。 仮想環境を作ることで、例えばPC全体で使うPython環境に影響を与えずにライ...