集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質が高いのが理想です。データ品質が低いと、後々のデータ分析やアクションなどに悪い影響を及ぼします。 データ品質を決めるのは、...

所得分布の不均衡を研究したヴィルフレド・パレート（Vilfredo Pareto）から名付けられた、パレートの法則（20:80の法則もしくは80:20の法則）と呼ばれるものがあります。 この法則は…… 売上上位20%の商...

ビジネス系データサイエンスの多くは、時系列データです。 RのTSstudioパッケージを使うと、サクッと時系列解析できます。「TSstudio」の「TS」はTime Series（時系列）の略です。 RのTSstudio...

前回は、STEP1の「準備する」のその5の「分解と統合」についてお話ししました。 STEP 1（準備）その5｜分解と統合 集めるデータのイメージが付いたら、次にデータを集めなければなりません。 データ集める際にデータ品質...

以下を見て、どのような印象を持つでしょうか？ 90％の有効性のある新型コロナワクチンが登場しました！ 日本の離婚率35%だから、今や3組に1組が離婚する時代だ！ この「有効性」は「ワクチン有効率」という指標を指しています...

発展途上ではありますが、個人的に注目している時系列解析のライブラリーがあります。Sktimeというライブラリーです。 名前から想像できる通り、Pythonの有名な機械学習ライブラリーScikit-learn（sklear...

前回、パイプラインの評価指標を一覧にしました。 実際にTPOTを使うときに、使いたい評価指標が実装されていないこともあると思います。 例えば回帰問題でよく使われるRMSE（Root Mean Squared Error、...

日時： 2021年3月9日（火）10：00～18：00 受講料： お1人様 50,000円（税抜） 会場： オンライン開催（PCとインターネット接続環境があればどこからでも参加頂けます） 主催： ソフトブレーン・サービス...

効果検証をする方法は色々あります。 前回（第219話｜データによる効果検証とネクストアクション）で上げたのが以下の3つです。 AB比較分析 Before&After分析 差分の差分析 Before&Aft...

Jupyter Notebook（IPython notebook）でライブラリー「matplotlib」を使いグラフ表示する人は多いと思います。 matplotlibを使いグラフ表示と言っても、幾つかのやり方があります...

データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...

これまでの例では…… 分類問題：F値（f1） 回帰問題：決定係数（r2） ……でパイプラインを評価してきました。 今回は他にどのような評価指標があるか説明します。 なお、評価指標はTPOTClassifierとTPOTR...

プロモーションを実施したとき、その効果を知りたくなるものです。 例えば、A群とB群に分け、A群には従来のプロモーションを実施し、B群には新しいプロモーションを試したとき、売上などがどう異なるのかを検証するといったものです...

開催概要 日時： 2021年2月25日（木）10：30～11：30 受講料： 無料 会場： オンライン（PCとインターネット接続環境があればどこからでも参加頂けます） 主催： 株式会社パワー・インタラクティブ アジェンダ...

PythonのNumPyやPandas、Scikit-Learn（sklearn）で扱えないぐらいビッグなデータならDaskです。 Pythonでデータ分析をするとき、NumPyやPandas、Scikit-Learn（...

データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...