機械学習におけるデータの前処理は、モデルの性能に大きく影響を与える重要なステップです。 特に、データの「標準化（Standardization）」と「正規化（Normalization）」は、多くのアルゴリズムの効果的な...

データサイエンスの世界では、欠損データは避けて通れない問題です。データが完全でないことは、分析の正確性や結果の信頼性に大きな影響を与える可能性があります。 しかし、欠損データを理解し、適切に対処することで、これらの課題を...

数理最適化と機械学習の融合は、ビジネスの意思決定に革命をもたらす可能性を秘めています。 具体的には、Scikit-learnで数理モデルを構築し、その数理モデルを目的変数としたSciPyを用い最適化問題を解きます。 例え...

データは今日のビジネスの核心です。 しかし、この膨大なデータの海から有用な情報を引き出し、ビジネス戦略に活かすためには、高度な分析技術が必要とされます。ここで主役となるのが「主成分回帰（PCR）」です。 この技術は、複雑...

データは新たな石油と称され、その価値と影響力が組織の意思決定において中心的な役割を果たす時代になりました。 しかし、データの純粋な力と社内政治とが衝突することも少なくありません。 今回は、私たちはデータサイエンスと組織内...

線形最適化は、複雑な意思決定問題を数学的に定式化し、最適な解を見つけるための強力なツールです。 ビジネスの世界では、資源が限られている中で最大の利益を得る方法を見つける必要があります。また、工学の分野では、与えられた条件...

データ分析がビジネス戦略の核心となる現代。 しかし、分析結果が紙の上の数字に過ぎなくなってしまうこと、あるいはその結果と実際の実行が乖離してしまうケースは少なくありません。 なぜこれが起こるのか、そしてその乖離をどのよう...

課題解決はビジネスの核心であり、その手法やアプローチは絶えず磨き続けられています。 その中で、「課題解決のためのフレームワーク」は組織やチームが直面する課題を段階的に、かつ効果的に取り組むための指南書となり得るツールです...

仕事で難題に直面したとき、何かしら課題解決フレームワークを知っていると便利です。 何をすべきか分からない状態から、少し解放されます。 特に、「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを活用することで、表層課題から深層課題までを的...

データサイエンスは今や多くの産業や社会の課題解決に不可欠な要素となっています。 課題解決のアプローチの1つに「ソラ・アメ・カサ」というものがあります。 この「ソラ・アメ・カサ」フレームワークを通じて、データを駆使して真の...