第221話｜ワクチン有効率90%、離婚率35%ってなんだ？
指標の名称の付け方で印象操作ができてしまう
以下を見て、どのような印象を持つでしょうか？ 90％の有効性のある新型コロナワクチンが登場しました！ 日本の離婚率35%だから、今や3組に1組が離婚する時代だ！ この「有効性」は「ワクチン有効率」という指標を指しています...
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時系列解析版Scikit-learn（sklearn）
かもしれないライブラリー「Sktime」（Python）
発展途上ではありますが、個人的に注目している時系列解析のライブラリーがあります。Sktimeというライブラリーです。 名前から想像できる通り、Pythonの有名な機械学習ライブラリーScikit-learn（sklear...
AutoML【TPOT】評価指標を自分で作る方法
前回、パイプラインの評価指標を一覧にしました。 実際にTPOTを使うときに、使いたい評価指標が実装されていないこともあると思います。 例えば回帰問題でよく使われるRMSE（Root Mean Squared Error、...
＜終了＞【登壇3/9】「セールス・アナリティクス」講座（ソフトブレーン・サービス）
日時： 2021年3月9日（火）10：00～18：00 受講料： お1人様 50,000円（税抜） 会場： オンライン開催（PCとインターネット接続環境があればどこからでも参加頂けます） 主催： ソフトブレーン・サービス...
第220話｜効果検証のための回帰不連続デザイン（RDD）分析
効果検証をする方法は色々あります。 前回（第219話｜データによる効果検証とネクストアクション）で上げたのが以下の3つです。 AB比較分析 Before&After分析 差分の差分析 Before&Aft...
Jupyter Notebookでグラフ化（matplotlib）するときの「3つ」のマジックコマンド（Python）
Jupyter Notebook（IPython notebook）でライブラリー「matplotlib」を使いグラフ表示する人は多いと思います。 matplotlibを使いグラフ表示と言っても、幾つかのやり方があります...
STEP 1（準備）その5｜分解と統合
データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...
AutoML【TPOT】パイプライン評価指標
これまでの例では…… 分類問題：F値（f1） 回帰問題：決定係数（r2） ……でパイプラインを評価してきました。 今回は他にどのような評価指標があるか説明します。 なお、評価指標はTPOTClassifierとTPOTR...
第219話｜データによる効果検証とネクストアクション
プロモーションを実施したとき、その効果を知りたくなるものです。 例えば、A群とB群に分け、A群には従来のプロモーションを実施し、B群には新しいプロモーションを試したとき、売上などがどう異なるのかを検証するといったものです...
＜終了＞【無料オンラインセミナー】
データドリブンな営業・マーケターになる
結果につながるデータ活用の極意
（パワー・インタラクティブ）
開催概要 日時： 2021年2月25日（木）10：30～11：30 受講料： 無料 会場： オンライン（PCとインターネット接続環境があればどこからでも参加頂けます） 主催： 株式会社パワー・インタラクティブ アジェンダ...
ビッグなデータなら取り急ぎDask（Python）
PythonのNumPyやPandas、Scikit-Learn（sklearn）で扱えないぐらいビッグなデータならDaskです。 Pythonでデータ分析をするとき、NumPyやPandas、Scikit-Learn（...
STEP 1（準備）その4｜いつまでに伝えなければならないのか？
データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...
AutoML【TPOT】
パイプライン（変換器と予測器の組み合わせ）
自動検討履歴の確認方法
TPOTは複数のパイプラインを構成し、評価します。 そのうち最も良いものを最適なパイプラインとして出力します。 人によっては、途中でどのようなパイプラインを構成し評価したのか、気になる方もいることでしょう。 実務的には、...
第218話｜DX（デジタルトランスフォーメーション）とは「データとデジタル技術を駆使しハッピー」になること
ここ数年、「攻めのIT」ということが盛んに言われています。 そこに2004年にスウェーデンのウメオ大学のエリック・ストルターマン（Erik Stolterman）が提唱したDX（デジタルトランスフォーメーション）が紐づい...
予測モデルは機械学習パイプライン化しよう（Python）
予測モデルなどを構築するとき、パイプライン化することがあります。 もちろん、探索的なデータ分析でも、パイプラインを使いながら実施することもあります。 例えば、Rなどでは伝統的に、パイプラインを使いながら探索データ分析をし...
STEP 1（準備）その3｜誰がアクションをするのか？
データ分析前の準備は非常に重要です。 どのような準備をするのかが、あなたの望んだ成果（成功）に大きく影響します。その肝になるのがメッセージの品質です。つまり、データ分析前の準備とはメッセージ品質を高める準備をするのです。...
