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。...

TPOTは複数のパイプラインを構成し、評価します。 そのうち最も良いものを最適なパイプラインとして出力します。 人によっては、途中でどのようなパイプラインを構成し評価したのか、気になる方もいることでしょう。 実務的には、...

ここ数年、「攻めのIT」ということが盛んに言われています。 そこに2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン（Erik Stolterman）が提唱したDX（デジタルトランスフォーメーション）が紐づい...

予測モデルなどを構築するとき、パイプライン化することがあります。 もちろん、探索的なデータ分析でも、パイプラインを使いながら実施することもあります。 例えば、Rなどでは伝統的に、パイプラインを使いながら探索データ分析をし...

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。...

BI（ビジネスインテリジェンス）ツールで先ずすべきは、外部にあるデータの読み込み（データ取得）です。 前回は、Excelからデータを読み込みデータ取得する方法について説明しました。 今回は、データベース「PostgreS...

コロナ禍で分かったのは、状況に対する適応力が必要ということです。 変化する状況に対し、柔軟な在庫や人員配置などが求められることでしょう。とは言え、今日明日にいきなり在庫や人員を調整することは無理です。 その中で求められる...

時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか外れ値や変化点を眺めるのもいいですが、やっぱり予測をしたくなります。 時系列解析のモデルと聞くと難しそうなイメージがあるますが、正直イメージ通りです。 そのような中、あま...

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。...