初めての方へ
メルマガ
書籍
有料講座
お問合せ
Screenshot

土曜日 PM 開催 1/18,2/8 全2回
Pythonで学ぶ「ビジネス時系列分析」
超入門

ビジネス現場の典型的な時系列データである売上データを使った需要予測モデルと異常検知モデルの具体的な作り方と活用方法を公開！ 本講座では、Pythonを用いて典的なARIMAモデルからディープラーニングまで扱います。需要や離反、故障などの近未来予測など興味のある方におすすめです。
Screenshot

土曜日 PM 開催 3/1,3/22 全2回
Pythonで学ぶ「機械学習を使った ビジネス因果推論」
超入門

ビジネスの意思決定を変革する「因果推論」の力をPythonを使って実践的に学んでみませんか？ 本講座では、Pythonを用いて因果推論の基礎から応用までを実践的に学びます。ケーススタディを通して、マーケティングや価格戦略への活用方法を探ります。データ活用に携わる方におすすめです。
Screenshot

【個人向け養成講座】（プログラミング不要）
企業事例で学ぶ らくらく ノーコード ビジネスデータサイエンス 入門

【開催日時】　全5回（土）2025/3/15, 4/5, 4/26, 5/17, 6/7（13:30〜18:00）
【受講形式】　当日Zoom（ or 復習用に後日動画視聴）
【参加費用】　8万円(税込み)/人
【利用ツール】Excel・ノーコードR・ノーコード機械学習H2O・生成AI系分析ツールなど

RECENT ARTICLES

深層学習によるビジネス時系列分析ツール NeuralForecast（3）<br>– 時系列回帰モデルを深層学習で構築する方法 –

深層学習によるビジネス時系列分析ツール NeuralForecast（3）
– 時系列回帰モデルを深層学習で構築する方法 –

時系列予測モデルの、予測精度を向上させるために、外生変数（説明変数・特徴量）を利用することがあります。 例えば、需要予測のための価格や将来のプロモーション変数、電力負荷予測のための天気データなどです。 時系列データには、...
【MINA関数】使い方と解説 – 最小値 –

【MINA関数】使い方と解説 – 最小値 –

Excelを使用する際、最小値を取得することがよくあります。 先日『【MIN関数】使い方と解説 – 最小値 –』にて、MIN関数を取り上げました。本記事では、MIN関数の姉妹関数であるMINA関数を取り上げ、その違い、注...
Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data ?<br><br>なぜ、テーブルデータでツリーベースのモデルが<br>ディープラーニング（深層学習）モデルを凌駕するのか？

Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data ?

なぜ、テーブルデータでツリーベースのモデルが
ディープラーニング（深層学習）モデルを凌駕するのか？

以下の論文を勝手に超々意訳解説します。 ディープラーニング（深層学習）は、画像、テキスト、音声データ処理を大幅に進化させました。しかし、テーブルデータに対してあまり有効性ではありません。 一方、XGBoostのようなツリ...