第490話｜「現場の肌感覚」と「モデルの数字」（分析結果）が
ぶつかったとき、どちらを取るか
予測モデルを導入した組織で、必ずと言っていいほど訪れる場面があります。 モデルが出した数字と、現場ベテランの肌感覚が、明らかに食い違う瞬間です。 モデルは「来月の需要は800個」と出している。 一方、長年その商品を担当し...
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scipy.spatial：距離計算とクラスタリングの前処理
データサイエンスの世界では、「2つのデータがどれくらい似ているか（近いか）」 を測ることが非常に重要です。 たとえば、おすすめ商品のレコメンド、顧客のグループ分け（クラスタリング）、異常検知など、多くの分析手法の土台に「...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック80: Prophet検出機能 –
問題 答え 解説 次の Python コードは何を検出していますか？ Python コード: import numpy as np, pandas as pd from prophet import Prophet np...
【登壇・参加無料】（2026/4/22）
少ない予算で最大効果！
データ活用で販促効率をアップしよう
（東京商工会議所 江戸川支部 会場開催）
限られた広告予算で成果を上げるためのヒントは、日々蓄積されている販促データの中にあります。 チラシの反応率、SNSやメールの結果、来店や売上の傾向など、身近なデータを活用すれば「効く施策」と「ムダな施策」を明確にできます...
第489話｜予測が「当たった」ときこそ、振り返るべき理由
需要予測を運用している組織では、だいたい次のような習慣があります。 予測が大きく外れると、会議が開かれ、原因が議論され、改善策が検討される。 なぜ外れたのか？ どこに見落としがあったのか？ 次はどう防ぐか？ 振り返りに時...
ポアソン分布をscipy.statsで理解する
前回の記事では、正規分布について紹介しました。 正規分布をscipy.statsで理解する 正規分布は「身長」「テストの点数」のように、小数を含む連続的な値のデータに使われる確率分布でした。 しかし、データ分析の現場では...
第488話｜「AIを入れれば解決する」という幻想 ―ツール導入が失敗する組織の共通点
ある企業で、こんな話を聞いたことがあります。 需要予測の精度を上げたい、在庫を最適化したい、という経営課題を背景に、数千万円規模のAI需要予測ツールを導入した。 ベンダーのデモンストレーションは素晴らしく、導入プロジェク...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック79: KPSS検定 –
問題 答え 解説 次の Python コードの検定における帰無仮説は何ですか？ Python コード: import numpy as np from statsmodels.tsa.stattools import k...
【登壇・参加無料】（2026/4/13）
【入門】専門知識ゼロから始める
〜生成AI・データ活用で売上を伸ばす具体的手順〜
（東京商工会議所 練馬支部 会場開催）
ビジネスの現場において、データ活用や生成AIの導入は避けて通れないテーマとなっています。 しかし、「何から始めればいいのか」「専門知識がないと難しいのではないか」と足踏みされている方も多いのではないでしょうか。 テーマ：...
第487話｜「データはあるのに活用できていない」問題の正体
「うちにはデータはあるんですよ。 POSデータも受注データも、何年分も蓄積されています。 でも、正直なところ活用できているかと言われると……」 企業のデータ活用に関する相談で、最も頻繁に耳にする言葉がこれです。 デー...
正規分布をscipy.statsで理解する
データサイエンスの世界では、「データがどんな形で散らばっているか」 を理解することがとても重要です。 テストの点数は平均点付近に多くの人が集まり、極端に高い点数や低い点数の人は少なくなります。 人の身長も平均値の前後に多...
出版のお知らせ｜よくわかる因果推論（2026/3/19出版予定）
2025/7/28 に第一出版社からよくわかる因果推論が出版予定です。 2026年3月19日に第一出版から、『よくわかる因果推論: もう惑わされない! 身近な事例から学ぶ原因と結果のとらえ方』が出版されます。 本書は、「...
第486話｜需要予測は「当てること」が目的ではない
– 予測区間という考え方 –
需要予測の話をすると、必ずと言っていいほど出てくる問いがあります。 「で、結局いくつ売れるの？」 経営層も、営業部長も、発注担当者も、みんなこの問いを投げかけます。 当然の問いに聞こえますし、この問いに「1,000個です...
Python 時系列分析 1,000本ノック
– ノック78: Holt-Winters法 –
問題 答え 解説 次の Python コードのモデルが捉えようとしているものは何ですか？ Python コード: import numpy as np from statsmodels.tsa.holtwinters i...
scipy.interpolateで欠損データを補間する（interp1d）
前回の記事では、curve_fit() を使ってデータにフィッティング（曲線あてはめ）を行う方法を紹介しました。 curve_fitでデータにフィッティングしてみよう（scipy.optimize.curve_fit） ...
第485話｜「来月の売上、いくらになりそう？」に
答えられる組織とそうでない組織の差
「来月の売上、いくらになりそう？」 経営者やマネジメント層なら、この質問を部下に投げかけたことが一度はあるはずです。 そして、営業や企画の担当者なら、この質問を受けて言葉に詰まった経験があるのではないでしょうか。 この問...