最適化問題をPythonのPyomoライブラリーで解こう
その3：非線形計画問題
最適化問題は、マーケティング予算配分の最適化、配送ルートの最適化、スケジュール最適化など、何かを最適化する問題を扱うものです。 最適化問題には、登場する数式や最適解の条件などによって、線形計画問題や非線形計画問題、混合整...
[For beginners] がんばれデータサイエンティスト！
最適化問題をPythonのPyomoライブラリーで解こう
最適化問題をPythonのPyomoライブラリーで解こう
その2：線形計画問題（行列とベクトルを利用）
最適化問題は、マーケティング予算配分の最適化、配送ルートの最適化、スケジュール最適化など、何かを最適化する問題を扱うものです。 最適化問題には、登場する数式や最適解の条件などによって、線形計画問題や非線形計画問題、混合整...
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13
PLS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...
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12
PLS回帰モデルで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11
PLS回帰モデルで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で時系列解析・超入門（その15）
テーブルデータ系モデルで複数先予測
（XGBoost）
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...
Pythonで時系列解析・超入門（その14）
テーブルデータ系モデルで複数先予測
（ランダムフォレスト）
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...
Pythonで時系列解析・超入門（その13）
テーブルデータ系モデルで複数先予測
（ディシジョンツリー）
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...
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...
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...
