Pythonで時系列解析・超入門（その12）
テーブルデータ系モデルで複数先予測
（正則化項付き線形回帰）
時系列予測モデルの基本は1期先予測です。例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。例えば、2期先予...
[For beginners] がんばれデータサイエンティスト！
Pythonで時系列解析・超入門（その12）
非ガウスSVAR（VAR-LiNGAM）で描く時系列グラフィカルモデリング（Python版）
グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...
VAR（ベクトル自己回帰）モデルで描く時系列グラフィカルモデリング（Python版）
グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...
相互相関で描く時系列グラフィカルモデリング（Python版）
グラフィカルモデリングとは、多変量データ（変数が複数あるデータセット）の変数間の構造を表す統計モデルをグラフによって表現したもので、小難しくいうと、確率変数間の依存関係をグラフ表現したものです。 変数間の関係を無向グラフ...
（Python版）複数季節性を持つ時系列データを線形回帰でモデル化する方法
時系列データには複数の季節性を持つ場合があります。 例えば、日単位の時系列データであれば週周期と年周期、時単位の時系列データであれば日周期と週周期などです。 時系列データでよく利用されるモデルは、ARIMA系のモデルです...
Pythonで時系列解析・超入門（その11）
テーブルデータ系モデルで複数先予測
（線形回帰）
時系列予測モデルの基本は1期先予測です。 例えば、時系列データが日単位である場合、1期先予測とは、学習データ期間の次の日を予測することです。 実務上は、1期先だけではなく、もっと先を予測することが多いです。 例えば、2期...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その10
主成分回帰モデル（PCR）でMMM③（色々なAdStock考慮）
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その9
主成分回帰モデル（PCR）でMMM②（シンプルなAdStock考慮）
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その8
主成分回帰モデル（PCR）でMMM①（AdStock非考慮）
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
Pythonによるマーケティングミックスモデリング
（MMM：Marketing Mix Modeling）超入門 その7
Ridge回帰モデルでMMM③（色々なAdStock考慮）
本当に売上に貢献している広告は、どの広告か？ 売上と広告媒体等との関係性をモデリングし、どの広告媒体が売上にどれほど貢献していたのか分析することができます。 それが、マーケティングミックスモデリング（MMM：Market...
