2025年2月– date –

本記事は「【成功の秘訣】現場で使えるデータ分析手順を体系的に解説」で紹介したモデルの選定に関する具体的な手順と、良く用いられるモデルのPythonサンプルコードを紹介しています モデルの選定とは これまでの過程において、最初の段階で分析方法を決...

本記事は「【成功の秘訣】現場で使えるデータ分析手順を体系的に解説」で紹介した前処理（クレンジング）の具体的な手順と、前処理（クレンジング）で良く用いられる手法のPythonサンプルコードを紹介しています。 前処理（クレンジング）の目的 前処理（...

本記事は「【成功の秘訣】現場で使えるデータ分析手順を体系的に解説」で紹介した探索的分析（EDA）の具体的な手順と、EDAで良く用いられる分析手法のPythonサンプルコードを紹介しています。 探索的データ分析（EDA）の目的 探索的分析（EDA=Exploratory ...

データ分析は、「依頼主が抱える課題を解決する」という目的を達成するためのツールです。必要となるデータを収集、分析、可視化（時にはモデル作成）し、得られた意味のある情報や洞察を用いて課題解決につなげます。 本記事では、入手したデータを用いて...

本記事は「【成功の秘訣】現場で使えるデータ分析手順を体系的に解説」で紹介したデータ探索（事前分析）の具体的な手順と、データの品質を確認するための統計情報の算出、及びグラフ化するためのPythonのサンプルコードを紹介しています。 Pythonのサンプ...

工場で使用されるフォークリフトでは、稼働率の把握や経路の最適化を行うために、GPSなどの位置情報を利用することがあります。また、建設や農業で使用される特殊車両では、テレマティクスで収集した位置情報を活用し、顧客満足度の向上を図る試みが行われ...

データ分析はコストと時間を必要とし、必ずしも結果が得られる保証はありません。したがって、無計画に分析を始めると、失敗やトラブルに見舞われるリスクが高まります。 この記事では、最初の段階で依頼主と合意しておくべき内容と、データ分析においてよ...