機械学習や統計モデリングでは、将来の値や未知のデータ点を予測することがしばしば求められます。 しかし実際に役立つ予測を行うためには、「この予測値の周辺にはどの程度の不確実性があるのか」を示すことが重要です。 つまり、単な...

時系列データの予測モデルでは、一般的な回帰や分類タスクとは異なる点が多々あります。 例えば、将来のデータは現在手元にないため、データの分割や評価に注意を払わなければなりません。 例えば、ランダムにデータをシャッフルして分...

こんな経験はありませんか？ スーパーで買おうと思った商品が品切れしていたときのがっかり感や、割引シールの商品を見たときの複雑な気持ち。 このような経験は、在庫管理というビジネスの重要課題に深く関係しています。 たとえば、...

問題 答え 解説 次の Python コードで、時系列データに関しどのような情報が得られますか？ Python コード: import numpy as np from statsmodels.tsa.seasonal ...

私たちの周りには、時間とともに変化するデータであふれています。 毎日の気温、株価の変動、心電図の波形など、これらはすべて時系列データと呼ばれ、私たちの生活や社会活動に深く関わっています。 今回は、そんな時系列データを「分...

現代のビジネスでは、データ分析が大きな役割を果たしています。 その中でも「処方的分析」という方法が注目されています。 この分析は、単に過去の状況を振り返ったり、将来を予測したりするだけではなく、具体的に「どう行動すれば良...

問題 答え 解説 次の Python コードによる差分処理は何のために実施しますか？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd import matplotli...

商工会議所で、スモールビジネスでもできるデータ活用術のお話し（オンライン）を、こっそりします。 タイトル: コストをかけずにカンタンに売上アップ！ “ 明日からできるデータ活用術 ” 開催日: 2025年1月24日（金）...

近年、データ活用の重要性は企業規模を問わず高まりを見せています。 しかし、小規模企業にとってはリソースや専門知識の不足が壁となり、大規模企業のような高度なデータ分析を行うのは容易ではありません。 それでも、データを活用す...

問題 答え 解説 次の Python コードを実行した場合に得られる情報は？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.py...

データ分析という言葉を聞くと、複雑な数式や難解なグラフを思い浮かべる方も多いかもしれません。 しかし実は、私たちは日常的に「振り返り分析」を行っているのです。 例えば、今月の家計簿を見ながら「なぜ先月より出費が増えたのだ...

雨が降るかもしれないから傘を持っていく。 次のテストで良い成績を取るために計画を立てる。 どちらも日常生活の中で当たり前に行っていることですが、これらの決断には過去のデータが活用されていることをご存じでしょうか？ 実は、...

データにあふれた現代において、情報を正確に理解し、効果的に伝えることは、あらゆる分野で重要性を増しています。膨大なデータの山から意味を見出し、価値を引き出すためには、データ可視化が欠かせません。 データ可視化とは、データ...

データドリブン経営、DXという言葉を耳にする機会が増えましたが、中小もしくは小規模企業にとって「データ活用」のハードルは依然として高いのが現状です。 「専門人材が必要なのでは？」 「高額な分析ツールへの投資は難しい」 こ...

AI技術の進化は、私たちの働き方や社会の在り方を劇的に変えつつあります。 しかし、効率性を追求するだけではなく、人間性をいかに保ちながら技術と共存するかが、これからの時代の重要なテーマとなります。 今回は、AI時代におけ...

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