問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd d=['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-...
機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd date = pd.Timestamp('2023-06-15') quarter =...
機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( '2023-01-01', periods=10, fre...
データ分析の世界では、完璧なデータセットに出会うことは稀です。 データの欠損は避けられない現実であり、これをどのように扱うかが分析の成果を左右します。 今回は、欠損データを効果的に扱うための様々なアプローチを紹介します。...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(11) dates = pd.dat...
データサイエンスは現代のビジネスとテクノロジーの世界において中心的な役割を果たしています。 この分野はデータを利用して意思決定を行い、新たな洞察を得るための方法論と技術を提供します。データサイエンスの理解を深めることは、...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( '2023-01-0...
時系列予測は、ビジネスの意思決定において重要な役割を果たしています。 過去のデータから未来のトレンドを読み解くこの分析手法は、売上予測から在庫管理、市場トレンドの把握に至るまで、さまざまなビジネスプロセスにおいて欠かせな...
Excelにおいて、データの最小値を取得するには、MIN関数とMINA関数があります。(他にもありますが・・・そちらは追々紹介します) MIN関数とMINA関数を先日取り上げました。 『【MINA関数】使い方と解説 – ...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( '2023-01-01', periods=5, freq...
データ分析における効率性と柔軟性は、高品質なインサイトを生み出す鍵です。 PythonのPandasライブラリはその強力な味方となりますが、その中でも特にapply関数とlambda式の組み合わせは、データサイエンスの作...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np np.random.seed(10) dates = pd.dat...
機械学習モデルを構築する際、利用可能なデータセットを学習データとテストデータに分割することが一般的です。 学習データはモデルの訓練に使用され、モデルがデータからパターンを学ぶためのものです。 一方、テストデータはモデルが...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( start='2023-01-01', end='2023...