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

絶対参照/相対参照/複合参照とは

絶対参照/相対参照/複合参照とは

Excel関数を勉強し始めると、絶対参照/相対参照/複合参照の謎のキーワードに出会います。(「引数」「戻り値」に次いで、離脱要因の上位キーワードではないしょうか) 絶対参照/相対参照/複合参照を理解しても、今度$マークと...
時間間隔の異なる時系列データの時間間隔を揃える「時系列リサンプリング」

時間間隔の異なる時系列データの時間間隔を揃える「時系列リサンプリング」

時系列データを扱っていると、時間間隔の異なる複数の時系列データを扱うことがあります。 1カ月単位の時系列データもあれば、四半期単位の時系列データもあります。 1時間単位の時系列データもあれば、1日単位の時系列データもあり...
Excel関数の使い方が分からない時の検索法

Excel関数の使い方が分からない時の検索法

  Excel関数はとても便利な機能ですが、使い方を覚えるのは大変ですね。ヒントやダイアログを活用して、効率的に数式を入力してください。   Excel 2019では、全486関数もあります。 しかし...
第346話｜上手くいかない「データサイエンス・プロジェクト」に<br>共通する「目的があるのに目標がない」という怪奇現象

第346話｜上手くいかない「データサイエンス・プロジェクト」に
共通する「目的があるのに目標がない」という怪奇現象

ビッグデータだの、データサイエンスだの、機械学習だの、DXだの、AIだの……　と叫びながら、データサイエンス・プロジェクトは、不必要に複雑さの罠に陥ることが多いです。 期待の表れなのか、得体のしれないものへの恐れなのか、...
時系列データの「季節成分の周期期間」の検出方法（その2）<br>スペクトル分析による周期の長さの見つけ方

時系列データの「季節成分の周期期間」の検出方法（その2）
スペクトル分析による周期の長さの見つけ方

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 季節成分の周期期間の見つけ方は幾つかあります。 前回、自己相関分析による周期...
時系列データの「季節成分の周期期間」の検出方法（その1）<br>自己相関分析による周期の長さの見つけ方

時系列データの「季節成分の周期期間」の検出方法（その1）
自己相関分析による周期の長さの見つけ方

時系列モデルを構築するとき、季節成分をモデルに組み込むことが多いです。 季節成分をモデルに組み込むには、その周期期間を知らなくてはなりません。 多くの場合、ドメイン知識（時系列モデルを活用する現場の知識など）をもとに、1...