データサイエンスにおいて、高次元のデータセットを効果的に解析し理解することは、常に一つの大きな課題です。 主成分分析（PCA）は、この課題を解決するための強力なツールであり、多次元データの本質を捉え、より低次元の空間で表...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの評価方法を実施していますか？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd from arch import a...

データは21世紀の新しい資源と呼ばれています。しかし、生のデータだけでは、ビジネスの成功をもたらすことはできません。 そこで登場するのが記述的分析です。 この強力なツールは、膨大なデータの海から意味のあるパターンや傾向を...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの手法を使っていますか？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd from arch import arch...

データは21世紀の新たな資源と呼ばれ、ビジネスの成功に不可欠な要素となっています。 しかし、膨大なデータの中から真に価値ある情報を引き出すには、体系的なアプローチが必要です。 今回は、ビジネスインテリジェンスの要となるデ...

データ分析や機械学習のプロジェクトでは、Pandasを使ってデータフレームを操作することがよくあります。 データフレーム内の行ごとに処理を行いたい場合、Pandasのiterrows()メソッドが役立ちます。 今回は、i...

A/Bテストは、マーケティングや製品開発において重要な手法の一つです。 異なる施策を比較し、その効果を評価するために使用されます。 しかし、A/Bテストを正確に実施するためには、適切な統計検定を選ぶことが不可欠です。 今...

物流コストの削減と顧客満足度の向上は、多くの企業にとって重要な課題です。 今回は、Pythonを使った数理最適化モデルを構築し、最適な配送ルートを決定する方法をお話しします。 巡回セールスマン問題（TSP）から始め、より...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 Pythonの可視化ライブラリの中でも、plotlyは特にインタラクティブ可視化に優れています。 前回、...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import numpy as np import pandas as pd from statsmodels...

データ分析の世界で、「連続データの離散化」という言葉をご存知でしょうか？ 一見すると複雑そうなこの手法が、実はビジネスデータ分析をより有効にする可能性を秘めています。 年齢、売上、時間といった連続的な数値データを、意味の...

データが溢れる現代社会において、情報を効果的に伝達する手段としてのデータ可視化の重要性は、ますます高まっています。 単に数字や表を並べるだけでなく、データを視覚的に表現することで、複雑な情報も直感的に理解できるようになり...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np import statsmode...

データの海に潜む異彩の輝き、それが「外れ値」です。 多くの人がノイズとして見過ごしがちなこの存在こそ、実はデータ分析における貴重な宝石なのです。 ビッグデータ時代の今だからこそ注目すべき外れ値の重要性と、それを見つけ出す...

在庫管理は多くの企業にとって重要な課題です。 在庫が少なすぎれば機会損失、多すぎれば保管コストが膨らみます。 今回は、Pythonを使った数理最適化モデルを構築し、最適な在庫水準を決定する方法を解説します。 先ずは経済発...

問題 答え 解説 次の Python コードは、どの種類のモデルを実装していますか？ Python コード: import pandas as pd import numpy as np from statsmodels...