Mathematics ロジスティック回帰とは？分かりやすくまとめ【Pythonサンプルコード付き】
ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、分類問題を解くための機械学習アルゴリズムです。 名前に「回帰」と付いていますが、実際には回帰ではなく分類に使われます。 ロジスティック回帰の概要 ロジスティック回帰は、確率モデ...
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Mathematics 異常値を含むデータのスケーリング方法 – ロバストスケーリングの活用
データ分析や機械学習において、特徴量のスケーリング（標準化や正規化）は非常に重要です。 しかし、データに異常値（外れ値）が含まれている場合、一般的な標準化や正規化手法では適切にスケーリングできないことがあります。 そこで、異常値の影響を抑え...
Python 【Streamlit】set_page_config の使い方
st.set_page_config は、Streamlit アプリのページ設定を行うための関数です。 アプリのタイトル、レイアウト、アイコン、初期のサイドバーの状態などを設定できます。 通常、アプリの冒頭で一度だけ実行します。 基本的な使...
Marketing マーケティング・ミックス・モデル（MMM）とは？分かりやすくまとめ Pythonコード付
マーケティング・ミックス・モデル（Marketing Mix Modeling、MMM）は、広告、価格、販促、流通などのマーケティング施策が売上に与える影響を統計的手法で分析するモデルです。 MMMは、過去のマーケティングデータを活用し、各...
Generative AI 生成AIプログラミングに必要な要素をまとめ
近年、生成AIの進化により、テキスト、画像、音声、動画の自動生成が可能になっています。 特にマーケティングやデータ分析の分野では、AIを活用したコンテンツ生成が重要視されています。 本記事では、生成AIプログラミングに必要な要素をまとめます...
Marketing クロス集計とは？分かりやすくまとめ
クロス集計（Cross Tabulation）とは、2つ以上のカテゴリ変数（質的データ）を組み合わせてデータの関係性を分析する手法です。 通常、行と列に異なるカテゴリ変数を配置し、それらの交差するセルに集計結果を表示する表（クロス集計表）を...
Mathematics データの標準化と正規化について分かりやすくまとめ
データ分析や機械学習では、データの前処理が重要なステップです。 その中でも「標準化」と「正規化」はよく使われる手法ですが、混同されがちです。 本記事では、それぞれの意味、目的、具体的な方法、そして使い分けについてまとめます。 データの標準化...
Python 【Streamlit】containerを使用した動的要素管理・レイアウト整理
Streamlitのcontainerは、複数の要素をまとめてレイアウトを整理したり、動的に要素を追加する際に便利な機能です。この機能を利用することにより、アプリケーションの見た目や操作性を大幅に向上させることができます。 containe...
Python 【Streamlit】Bootstrapを使用する方法
Streamlitは、シンプルなPythonスクリプトからWebアプリケーションを構築できる便利なライブラリです。しかし、Streamlitだけではスタイリングの自由度が制限される場合があります。 そのようなときにBootstrapを利用す...
Python 【Python】enumの使い方を分かりやすくまとめ
Pythonのenum（列挙型）は、関連する定数のグループを一つのクラスで管理できる便利なモジュールです。複雑なコードで定数を使う際に、可読性や保守性を向上させるのに役立ちます。 enumの基本的な使い方や使用例をまとめます。 Enumの基...