第300話｜「データで出来ること」を軸にテーマを探し始めると視野が狭くなる

ビジネスにおけるデータは、あくまでも課題解決の手段の1つにすぎません。主役ではなく脇役です。そもそも、ビジネス上の課題を解決するのに、データは必須ではありません。データが無くても解決できる課題はたくさんあります。し...

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...

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...

データを集めビジネスに活用しようとチャレンジしたとき、次のような状況に陥るときがあります。「見える化」したのに、収益が上向いた感があまりない！分析しても分析しているだけで、成果が生まれるイメージが湧かない！！高精度...

sktimeはPythonでよく使われている機械学習ライブラリsklearn(scikit-learn)と同じインターフェースで提供されているPythonの時系列ライブラリです。 sklearnはテーブルデータを扱う上で...

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...

私は仕事柄、幸運にもあるものを見せられることが度々あります。ある人は自慢げに、ある人は不安げにあるものを見せて語ってくれます。そのあるものとは、社内のデータを集約し、美しく見える化したBI（ビジネスインテリジェンス）...

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...

データを使って何かを予測する、データを使って答えを導き出す、それが最適なものであると最高です。しかし、多くの場合、データを上手く活用することで、「答えの方向性」は導いてくれます。しかし、データをいくら集め上手く活用して...

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...

国土交通省の建設工事受注動態統計の書き換え問題、すごいですね。国交省不適切な統計処理推計で8年間に34兆円余過大に計上日本の大手製造業でもデータ改竄問題が、定期的にニュースに上がってきています。偽装に不具合、...

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...

データは非常に強力です。わかりやすく、有無を言わさない破壊力があります。ただ、おかしな使い方や見せ方で、人を騙すこともできます。恐ろしいことです。たびたび目にするのが、0か1かのベルヌイ試行的なものです。株価が上が...

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...

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...

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...