需要予測はビジネスの現場では非常に重要なことです。ただ、データによらない経験と勘といい加減による予測が蔓延っている世界でもあります。 面倒だから、昨年と一緒、昨年の売上を1.1倍する、取り急ぎ右肩上がりに描く、みたいない...
ビジネス活動をしていると、何かしらの指標を眺めることが多々あります。 例えば、売上や受注件数、問い合せ件数、サイトのPV(ページビュー)数などなど。 多くの人は、子ども時代から、何かしらの指標を眺めて過ごしているでしょう...
ビジネス系データサイエンスの多くは、時系列データです。 RのTSstudioパッケージを使うと、サクッと時系列解析できます。「TSstudio」の「TS」はTime Series(時系列)の略です。 RのTSstudio...
発展途上ではありますが、個人的に注目している時系列解析のライブラリーがあります。Sktimeというライブラリーです。 名前から想像できる通り、Pythonの有名な機械学習ライブラリーScikit-learn(sklear...
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...
ビジネス上のデータを眺めてみれば、時間という概念が紐づいた時系列データであるケースが多いです。 多くの時系列データは、上昇傾向や下降傾向といったトレンドや、夏に上がり冬に下がる、週末に上がり平日に下がるといった一定の周期...
幸か不幸か、ビジネス系のデータの多くは時系列データです。売上データもホームーページのアクセスログもセンサーデータも時系列データです。 時系列データを手にしたとき、どのようなデータなのか見てみたい、ということは多々あります...
ビジネス活動でよく目にするのが、時系列データです。 この時系列データを使ったデータ分析・活用(データサイエンス実践)には、いくつかの種類があります。 時系列の異常検知 時系列の分類 時系列の予測 他にもありかもしれません...
今どきの高校生は、統計学やデータ分析を普通に授業で学んでいます。 私が高校時代も授業がありましたが、今どきは、小学校から高校生までそのための授業があります。今どきのセンター試験対策の参考書に「データ分析」というのがあるぐ...