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ナレッジ施策データはあるのに評価できない?EC担当者が押さえるべき「マーケ施策の正しい見方」
「この施策、結局やってよかったのか?」 ECの現場で、何度も聞いてきた言葉です。 購入特典を付けたら売上は伸びた。 送料無... -
ナレッジマーケターのためのクラスタリング入門|変数設計から可視化まで
「アンケートの変数が数百あるけど、何から手をつければいいかわからない」——マーケターなら一度は経験するこの悩みに答える... -
データ基盤Dataiku予測結果タブの解説_2
はじめに Dataikuを使えば、コードを書かずにクリックだけで機械学習(ML)モデルを作成できます。しかし、いざモデルを作っ... -
データ基盤No-U-Turn Sampler(NUTS)とは
No-U-Turn Sampler(NUTS)解説 イントロダクション 今回は、ベイズ推論の世界で今やスタンダードとなっている「NUTS」という... -
データ基盤クーポン施策のオフライン検証
クーポン施策の検証=A/Bテストという常識は変わりつつあります。ビジネススピードが加速する現在、過去のログデータだけで新... -
データ基盤Dataiku予測結果タブの解説
【Dataiku】ML予測結果画面の見方を徹底解説。モデルの精度をどう判断すべきか?Machine Learning Basicsの学習内容をベース... -
データ基盤回帰モデルの評価指標を徹底解説
R²、MAPE、MAE、RMSEについて、意味・解釈・使いどころを整理して解説します 1. はじめに 回帰モデルを作ったら、次に重要な... -
ナレッジマルチエージェントで作るData Scienceシステム
Google ADK(Agent Development Kit)の公式サンプル「data-science」を題材に、Root Agentが複数の専門エージェント(BigQue... -
データ基盤Databricks の Git folder を用いた開発手順と運用整理
本記事では、Databricks における開発を整理・安定させるために、Git folder(Repos)を前提とした運用方法を解説します。 Gi... -
データ基盤【POSデータから学ぶ】アソシエーション分析
POSデータを使った具体例を通して、支持度・信頼度・リフト値の3つの指標をご紹介します。特に、「それぞれが高いとどういう...
