AutoML【TPOT】で分類問題を解く

第２回で、TPOTを使う事前準備が終わりました。今回はいよいよ実際にTPOTでAutoMLを体験します。 TPOTは分類と回帰の問題を解くことができます。Jupyter Notebookを使いますので、WindowsもM...

第205話｜テーマ設定とギャップ分析

データ分析・活用（データサイエンス実践）の「テーマ設定」の流れについて簡単に説明します。テーマ設定の入口は、現場の「お困りごと」（問題）です出口は、テーマ選定マトリクスを使ったテーマ候補の評価結果ですその評価結果を...

ビジネス必須のスキルとしてロジカルシンキングというものがあります。系統図法という名称で呼ばれていたもので、昔から日本の製造業で使われていたQC7つ道具の1つです。ロジカルシンキングでは、系統図と呼ばれるロジックツリー...

TPOTとは？ TPOT（http://epistasislab.github.io/tpot/）とは、pythonのライブラリのひとつです。分類問題と回帰問題を解くことができます。ペンシルバニア大学のRandal ...

データによる継続的改善を実現するには、どのような仕組みを作ればいいのでしょうか。このような話しをすると、クラウドなどのアーキテクチャー（システムの設計思想）を思い浮かべる方もいますが、ここでお話しするのはもっとシンプル...

ビジネス系のデータ分析・活用（データサイエンス実践）を「ビジネスアナリティクス」という用語で表現したりします。このビジネスアナリティクスは、ざっくりと「商品力を高めるアナリティクス」と「販売力を高めるアナリティクス」に...

データを活用するとき、「データドリブン」や「アナリティクス」、「アナリシス」というワードをよく聞きます。違いは何でしょうか？何となく似たような感じがしますが、何となくどこか違います。今回は、「ビジネスでのデータドリ...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...

Pythonで機械学習を始めるにはAnacondaをインストールするのが手軽です。ここではWindows10へのAnacondaのインストール方法とJupyter Notebookの起動方法を記載します。 Jupyte...

Pythonで機械学習を始めるにはAnacondaをインストールするのが手軽です。ここではMac OS XへのAnacondaのインストール方法とJupyter Notebookの起動方法を記載します。 Jupyter...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...

AutoMLができること AutoML（Automated Machine Learning）とはその名のとおり、機械学習の一部の手順を自動化したものです。機械学習をビジネスに適用するにはビジネス課題の特定からシステム...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...

データを使い販売力を効率的に高めるセールスアナリティクスには、3つの典型的なテーマがあります。新規顧客の獲得既存顧客の離反阻止既存顧客の取引額拡大もしくは、3つを区別せず「売上」や「利益」、「コスト」という感じで...