データ分析の第一歩は、必要なデータを効率的に抽出することから始まります。 PythonのPandasライブラリは、データのフィルタリングや特定の列の選択を簡単に行うための強力なツールです。 今回は、Pandasを使用して...

前回の記事では、因果グラフであるDAGを、Pythonのsemopyライブラリを使い構造方程式モデリング（SEM）する方法についてお話ししました。 Pythonで実践するグラフ因果推論入門第2回：構造方程式モデリングの基...

機械学習やデータ分析において、カテゴリカルデータの取り扱いは非常に重要です。 カテゴリカルデータは数値データとは異なり、そのままでは多くの機械学習アルゴリズムに適用できません。 そのため、カテゴリカルデータを数値に変換す...

今回のブログシリーズ『Pythonで実践するグラフ因果推論入門』の第2回では、「構造方程式モデリングの基礎（semopyを使ったSEM）」に焦点を当てています。 このシリーズの第1回では、因果グラフモデルの概念を紹介し、...

因果推論は、因果関係を理解し、その影響を予測するための重要な分析手法です。 特にDAG（有向非巡回グラフ）は、複雑な因果関係を視覚化し、交絡因子やバックドア基準を特定するために重要です。 今回は、PythonのCausa...

データドリブンな意思決定がビジネスや政策、医療など多くの分野で重要視される現代において、因果効果の推定は欠かせない手法です。 因果効果を正確に推定することで、特定の施策が実際に期待される結果をもたらすかどうかを理解し、効...

時系列分析は、過去のデータから未来を予測する重要な手段です。経済、金融、気象予報など多岐にわたる分野で用いられ、データの時間的な変動を捉えることで、より正確な意思決定をサポートします。 説明変数を時系列モデルに組み込むこ...

非線形計画問題の大域的最適化は、工学や経済学など様々な分野で重要な役割を果たしています。特に、問題の規模が大きくなると、局所的な最適解ではなく、大域的な最適解を見つけることが求められます。 これまでの連載では、Pytho...

本連載では、Pythonを用いた非線形計画問題の大域的最適化手法について、これまで3回にわたって解説してきました。 第1回では非線形計画問題と大域的最適化の基礎的な概念を取り上げました。 第2回ではメタヒューリスティクス...

デジタル化の波が押し寄せる中で、ビジネスにおけるデータの重要性はますます高まっています。 特に、時系列データは経済指標、株価、気象情報など、あらゆる分野で収集されており、その分析から得られる洞察は企業の意思決定を大きく左...