パイプラインは主に「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」の3種類の関数で構成されます。 「前処理」「特徴量選択」「数理モデル」のすべての種類の関数が使われることもあれば、一部だけ使われることもあります。 パイプラインの処...

ビジネス系のデータ分析・活用（データサイエンス実践）の進め方は、業界や企業など応じて色々なものがあります。 正解というものはありません。正直、成果さえ出せればそれで良いのです。 私が社内向けのデータ分析・活用（データサイ...

データを手にしたとき、データの理解のために、とりあえずデータを集計してみるということは多いです。 かっこよく言うと「探索的データ分析」（Exploratory data analysis）の1つです。 なんだかんだ言って...

ビジネス活動でよく目にするのが、時系列データです。 この時系列データを使ったデータ分析・活用（データサイエンス実践）には、いくつかの種類があります。 時系列の異常検知 時系列の分類 時系列の予測 他にもありかもしれません...

データを手にしたとき、とりあえずデータを集計してみる、という業務はよく発生します。 データ集計ツールは世の中にたくさんあります。その中で手軽に集計するなら、Excelのピボットテーブルなどでしょう。 Excelのピボット...

今回はTPOTと代表的な機械学習アルゴリズムであるRandomForestとの比較をしてみます。 もう少し説明すると、AutoML（自動機械学習）を活用し自動で構築した数理モデル（パイプライン含む）と、データセットに対し...

単純な売上データも、ウェブサイトのアクセス状況も、工場などのセンサーから収集すされるデータも、時系列データです。 多くのビジネスの現場で発生するデータは、「時間軸」の概念の付与された時系列データです。 ビジネスの現場でデ...

予算などの計画値を考えるとき、前年と同じや前年比1.1倍みたいな立て方がたまにあります。 例えば…… 前年これぐらい使っているから、来年も前年と同じぐらいでいこう！ 前年よりも売上を伸ばしたいから、今年は前年比1.1倍ぐ...

さて、TPOTは自動で特徴量生成と選択、モデル選択をしてくれます。 実際にどのような特徴量が作られ、どのモデルが使われたのか確認したいときがあります。 今回は、第３回で取り上げた分類問題を題材に、TPOTが生成した特徴量...

前回までで、第1回「BI（ビジネスインテリジェンス）ツールとは何？」および第2回「Power BI Desktop のインストールのインストール方法」について説明しました。 BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで先ずす...

最近のデータ分析やモデル構築では、「予測を当てればいい！」という風潮もありますが、確かに当てるだけであれば、それで問題ないでしょう。 画像処理などの世界では、それでいいかもしれません。 ただ、ビジネス系のデータ分析の場合...

TPOTをはじめとした「自動機械学習」（AutoML）が実施するのは、以下の2点です。 変換器（特徴量の生成と選択）の生成 予測器（予測モデル）の生成 自動機械学習（AutoML）によっては、予測モデルの生成のみのものも...

最もシンプルなデータ活用の1つがABテストです。 A案とB案のどちらがいいのかをデータで判断する、という感じのデータ分析・活用（データサイエンス実践）です。 この地味な、データ分析・活用（データサイエンス実践）は、明日か...

Power BI とは…… 様々なデータソースからデータを取得し 取得したデータを加工し レポートの作成し 共有する まで一貫して行うことのできる、Microsoft 社から提供されているBI（Business Inte...

機械学習で構築した数理モデルが、ブラックボックス化するケースは少なくありません。 そのような中、最近よく聞くキーワードに「XAI」というものがあります。 XAIとは「Explainable Artificial Inte...

第３回と第４回ではTPOTの基本的な動かし方を学びました。 ただし、これだけでは学習済モデルを使って別のデータを予測することができません。 TPOTで学習した数理モデルを他のプログラムで使う方法を説明します。 ここでは第...