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ビジネスの現場で登場するデータの多くは時系列データですが、通常のテーブルデータと同様に欠測値や外れ値なども、当然ながら発生します。 時系列データの一部に欠測値(データがない)がある場合、どうすればいいでしょうか。 テーブ...

コイン投げの例を使ってベイズ推定を何となく理解しよう" />
需要予測などで、予測の値ではなく分布であると嬉しい場合があります。広告・販促効果分析などで、パラメータ(切片や係数など)が特定の数値ではなく分布であると嬉しい場合があります。 従来の推定方法と同じようなことは、基本ベイズ...
売上などの時系列データには、周期性があります。 周期性の中で、期間の決まっているものを季節性と言ったりします。 例えば、1日単位の売上データであれば、週周期(7日間)や年周期(365.25日間)などです。 例えば、1時間...

テーブルデータ系モデルで構築する時系列予測モデル
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多くの人にとって馴染みがあるのは、時系列データ系の数理モデル(アルゴリズム)よりも、テーブルデータ系の数理モデル(アルゴリズム)の方です。 例えば、以下の数理モデル(アルゴリズム)はテーブルデータ系のものです。 線形回帰...
AI(人工知能)って何だろうと考えたとき、定義は非常に難しいですが、、、 感覚的に思いつくことの1つとして、「何かを教えてくれるコンピュータ上の何か」といのもあるのではないでしょうか? 何かを教えてくれるぐらいですから、...
今も昔も実施されているデータ活用の1つが、ABテストです。データサイエンティストなどが関わることも多いです。 ただ、データサイエンティストがA/Bテストを行う方法は近年大きく変化しています。 従来は、手作業で行うものが多...
(MMM:Marketing Mix Modeling)超入門 その4

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ちょっと複雑なアドストック(Ad Stock)を考慮した線形回帰モデル" />
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