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Uplift Modelingを用いた効果的なマーケティング戦略の構築
マーケティングキャンペーンの効果を最大化するために、Uplift Modelingは非常に有力な手法です。本ブログでは、Uplift Modelingの実装手順を解説します。続きはこちらから。
【機械学習】モデルの評価指標
今回は機械学習モデルを作成した際の評価指標について解説していきたいと思います。続きはこちらから。
【機械学習】異常検知_autoencoder
今回は機械学習手法の一つであるAutoencoder、およびその異常検知への応用について解説していきます。続きはこちらから。
【データ分析】重回帰分析における多重共線性とその判定法について
重回帰分析は、各説明変数が目的変数に対しどれくらい影響を与えるのかの理解に対し重要な指標です。分析を行う際に注意すべき問題の１つに多重共線性というものがあり、その多重共線性の問題と判定法について説明します。続きはこちらから。
サブクエリとWITH句の使い分け：プロジェクトから考える可読性の重要性
SQLクエリを書く際、サブクエリやWITH句（Common Table Expressions、CTE）を使う場面に直面することがよくあります。どちらを選ぶか迷った時に、それぞれの特徴と利点を理解することで、状況に応じた適切な選択ができるようになります。続きはこちらから。
徹底解説！Dialogflow CXで実装するGoogle Chatボットの作成方法
現在多くの企業が効率的かつ効果的なカスタマーサポートを実現するために、チャットボットを導入しています。本記事ではDialogflow CXを使ってチャットボットを作成するプロセスを詳細に紹介しています。続きはこちらから。
Napkin.aiを使って視覚的なストーリーテリングを簡単に実現しよう
ビジネスにおいてビジュアルコンテンツは言うまでもなく重要。効果的なプレゼンや資料作成に視覚的要素を活用することで、メッセージをより強く伝えることができます。必要なデザイン知識等をカバーする、Napkin.aiを紹介します。続きはこちらから。
ChatGPTでのプロンプトの質向上: 最適な回答を引き出す方法
この記事では、ChatGPTからもっと的確な答えを引き出すためのプロンプトの工夫について紹介します。ポイントは、質問の仕方にあります。この記事を読めば、誰でも簡単にChatGPTの効果を最大限に引き出せるようになります。続きはこちらから。
BigQueryでマテリアライズドビューを試してみた
BigQueryでは、事前に計算されたデータを保存し複雑なクエリを効率的に実行できる「マテリアライズドビュー」の利用でクエリの実行速度向上ができます。テーブルを結合・集計しマテリアライズドビューを作成する手順を解説。続きはこちらから。
Google Cloud Next Tokyo '24基調セッションレポート：生成AIが拓く、データ分析の新たな可能性
Google Cloud Next Tokyo '24では、生成AIが牽引するデータ分析の未来が描かれました。Gemini等の最新技術は、今後のビジネスのあり方を変革する可能性を秘めています。中でも、データ分析基盤に関わる部分で気になる機能をまとめました。
PythonでPDFファイルをページごとに分割する方法
Pythonを使用することで特定のページを抽出したり、ページごとに分割することができます。続きはこちらから。
オープンソースの可視化サービスMetabaseを触ってみた
データの可視化は、ビジネスインテリジェンス（BI）ツールの中心的な機能であり、データを視覚的に理解しやすくするための重要な手段です。オープンソースのBIツール・Metabaseを実際に触ってみた特徴や使い方について紹介。続きはこちらから。
【機械学習】多重共線性について
機械学習モデル作成の際、重回帰分析などで登場する多重共線性ですが、モデル構築のために収集したデータには、多様なデータ、特徴量が含まれています。予測性能の良いモデル作成のため、実験的・理論的側面から解説します。続きはこちらから。
【Looker】ダッシュボードでのマークダウンの使い方
LookerはGoogleが提供するBIツールで、データベースからのデータの抽出、集計、可視化という一連のプロセスをカバーすることができます。Lookerのユーザー定義ダッシュボードでマークダウンを活用する方法を紹介します。続きはこちらから。
【Looker✖️AI】拡張機能Explore assistantとは？
Lookerを使用したデータ可視化を行っていますが、独自の言語やSQLが必要なため、学習コストが高い…と思った方もあるのではと思い、プロンプトを投げるだけでダッシュボード生成のできる拡張機能「Explore assistant」についてご紹介します。続きはこちらから。
