機械学習 データサイエンス講師がおススメする「初中級者におススメのデータサイエンス書籍」
はじめに
データサイエンスは近年非常に注目を浴びており、今後も活用が期待されています。私自身10年ほどデータサイエンス関連の業務を行っています。それと合わせて本業とは別に講師業を行っています。勉強もしくは講義の際に、分かりやすい書籍...
2024-01
機械学習 
時系列 時系列データの予測手法「MAモデル(移動平均モデル)」とは
はじめに
近年、ビジネスや金融分野において、時系列データの予測がますます重要視されています。特に、「MAモデル（Moving Average Model）」はその中でも一般的で有用な手法として知られています。本記事では、MAモデルに...
時系列 回帰モデルの評価に用いられる「MAPE」とは？注意点も合わせて紹介
はじめに
回帰モデルの評価はモデルの性能を正確に理解し、改善のための手がかりを得る上で極めて重要です。その中でも、MAPE（Mean Absolute Percentage Error）は一般的に使用される指標の一つです。本記事では...
時系列 時系列分析の基本的予測手法「ARモデル」の解説
はじめに
時系列分析は、データが時間に依存する場合にそのパターンやトレンドを理解し、将来の値を予測するための強力なツールです。その中でも、自己回帰モデル（ARモデル）は基本的でありながらも効果的な手法の一つです。本記事では、ARモデ...
マーケティング マーケットデータを用いて消費者行動を読み解く「アソシエーション分析」とは
はじめに
現代のビジネス環境では、企業が成功するためには消費者の行動を正確に理解し、それに基づいた効果的なマーケティング戦略を構築することが不可欠です。この記事では、「アソシエーション分析」を通じてマーケットデータを駆使し、消費者行...
IT 機械学習を学びたい人には「Python」がおススメな理由
はじめに
データサイエンスや機械学習は、現代のテクノロジー分野において非常に重要な位置を占めています。これらの分野を学びたい人にとって、Pythonの習得は欠かせないステップとなります。本記事では、Pythonを学ぶことがなぜデータ...
機械学習 機械学習の予測精度を大幅に向上させる「ブースティング」とは
はじめに
機械学習の分野では、常に新しい手法が登場し、その中でも「ブースティング」は予測精度を向上させるための魅力的な手法として注目されています。本記事では、ブースティングの基本的な概念から具体的な利点までを解説し、なぜ多くのデータ...
機械学習 機械学習モデルの精度向上に欠かせない「特徴量の選択方法」
機械学習の成功において、データの品質と適切な特徴量の選択は重要な要素です。本記事では、機械学習モデルの精度向上において特に重要な特徴量の抽出方法に焦点を当てます。適切な特徴量の選択は、モデルの性能を向上させ、過学習や適合不足のリスクを軽減...
統計 多重共線性の確認に役立つ「VIF」とその使い方
統計モデリングや回帰分析を行う際、多重共線性は一般的な問題として知られています。多重共線性が存在すると、統計モデルの信頼性が低下し、係数の解釈が難しくなります。この問題を解決するために利用されるのが、「VIF」です。本記事では、VIFの基...
統計 回帰分析を実施するときに気を付けるべき「多重共線性」とは
はじめに
多重共線性は、回帰分析を行う上での重要な統計的な課題の一つです。本記事では、多重共線性の概念、影響、および対処法に焦点を当て、回帰分析を実施する際に研究者が注意を払うべきポイントについて探ります。
多重共線性の概要
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