データサイエンス– tag –
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データ基盤Dataiku時系列予測のメトリクス詳細解説
Dataikuで時系列予測モデルを構築すると、結果画面にMASE・MAPE・sMAPE・MAE・MSE・RMSE・MAQL・MWQL・MSIS・NDという10個の... -
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BigQuery MLで作るUplift Modeling
むやみなクーポン配布で利益を削っていませんか？因果推論「Uplift Modeling」を用いて「クーポンを配るべき顧客」だけを特定... -
ナレッジ正しい予測のために：機械学習のリークとは？
モデル開発において、「手元のテストデータでは非常に高い精度が出たのに、本番環境に導入すると予測があまり当たらない」と... -
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... -
ナレッジ新店舗の客数はどう予測すべきか？——過去データなしで「立ち上がり期間」の客数予測を行う方法
小売業の需要予測において、新店舗特有の「立ち上がり期間」の客数推移予測モデルの設計の考え方を紹介 はじめに 小売業の需... -
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...