データ分析– tag –
-
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... -
データ基盤
【適合率と再現率はもう迷わない！】評価指標を解説
この記事では、二値分類を中心に精度評価の全体像を整理しつつ、特に「適合率（Precision）」と「再現率（Recall）」の違いを...