象印 電子ジャー用部品 内容器 内鍋 A30 400型用 当店一番人気 店内全品対象

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ビジネスの世界では、売上やPV数などの時系列データがたくさんあります。 このような時系列データは、いつも完璧なコンディションで存在するわけではありません。 例えば、データの一部が欠損、つまり、欠測値の状態になっていること...
データサイエンティストの利用する分析ツールと言えば、PythonとRです。 幸運なことに、両方には共通している部分も多いですが、中にはPythonにしか実装それていないパッケージや関数や機能、Rにしか実装されていないパッ...
ビジネスの現場で登場するデータの多くは時系列データですが、通常のテーブルデータと同様に欠測値や外れ値なども、当然ながら発生します。 時系列データの一部に欠測値(データがない)がある場合、どうすればいいでしょうか。 テーブ...

コイン投げの例を使ってPyMC3ベイズ推定を何となく理解しよう" />
何かと便利なベイズ推定、ビジネスの世界でも活用が進んでいます。 MCMCというアルゴリズムが手軽に利用できるなったことが、大きな要因の1つでしょう。MCMCとは、マルコフ連鎖を利用したモンテカルロシミュレーションです。手...

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需要予測などで、予測の値ではなく分布であると嬉しい場合があります。広告・販促効果分析などで、パラメータ(切片や係数など)が特定の数値ではなく分布であると嬉しい場合があります。 従来の推定方法と同じようなことは、基本ベイズ...
実践的なデータサイエンスで、ちょくちょく出てくる確率分布が、二項分布とベータ分布です。 二項分布(Binomial Distribution)は、「成功率」の分かっている試行をn回行ったときの「成功回数」を確率変数とする...
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テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
(XGBoost)" />
多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル(アルゴリズム)よりも、テーブルデータ系の数理モデル(アルゴリズム)の方です。 例えば、以下の数理モデル(アルゴリズム)はテーブルデータ系のものです。 線形回帰...
AI(人工知能)って何だろうと考えたとき、定義は非常に難しいですが、、、 感覚的に思いつくことの1つとして、「何かを教えてくれるコンピュータ上の何か」といのもあるのではないでしょうか? 何かを教えてくれるぐらいですから、...
ビジネスの現場で目にする多くのデータは時系列データです。例えば、売上やセンサーデータなどです。 さらに、ビジネスの現場で目にする多くの時系列データは、階層構造を持っています。例えば、売上全体とエリアごとの売上、そのエリア...
今も昔も実施されているデータ活用の1つが、ABテストです。データサイエンティストなどが関わることも多いです。 ただ、データサイエンティストがA/Bテストを行う方法は近年大きく変化しています。 従来は、手作業で行うものが多...
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DXやAI、機械学習、データサイエンスというキーワードとともに、企業で実施されるようになったものの1つに、PoC(Proof of Concept、概念実証)というものがあります。 PoC(Proof of Concep...
(MMM:Marketing Mix Modeling)超入門 その3

ちょっと複雑なアドストック(Ad Stock)を考慮した線形回帰モデル" />
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