ビジネスの意思決定において、不確実性は避けられない課題です。 従来の統計手法では、この不確実性を十分に考慮できないことがあります。そこで注目されているのが、ベイズモデリングです。 ベイズモデリングは、統計学と機械学習の分...

ビジネス環境は常に変化しています。 市場の動向、消費者行動の変化、季節的な要因、経済の波など、多くの要素が企業の成長と収益性に影響を与えています。 これらの変化を理解し、将来のトレンドを予測するためには、時系列分析が不可...

データサイエンスの世界は常に進化し、そのダイナミクスに適応するには、新たなアプローチが求められています。 そこで光を放つのが、経済学の古典的理論であるリカードの比較優位説です。 リカードの比較優位説は、異なる生産者（国や...

データサイエンスの進化に伴い、多くの業界で複雑なデータ問題に直面しています。 特に、データ不均衡は分析精度の低下を引き起こし、有意義な洞察の抽出を困難にしています。 前回、データ不均衡問題を解消するための強力なテクニック...

データサイエンスの世界では、正確な分析と予測が成功の鍵となります。 しかし、多くの実際のデータセットは不均衡であり、これが特に分類問題において大きな課題となることがあります。 今回は、データ不均衡問題を解消するための強力...

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...

データというキーワードが、現代ビジネスの進化と成長をリードしています。 このような現代、データ分析の現場に「エライ人」からある課題を投げられることがあります。 「このデータで、何ができそう？」 「このデータで、何かいい感...

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...

Power BI に読み込んだデータが、そのまますぐに使える状態になっているわけではありません。 何かしらの加工が必要になることがあります。例えば、列を分割したり、不要な行を削除したり、などなど。 今回は次の3つについて...

Power BI でデータを読み込んだとき、行と列を入れ替えたいと思うときがあるかもしれません。 今回は、データを読み込んだ後に、Power BI 上でデータの行と列の入れ替える方法について説明します。 以下、今回の流れ...