AI・機械学習 【シリーズ第2回】動かして理解する！実践的セグメンテーション：PCAと因子分析の徹底比較と戦略的使い分け
客観的要約のPCAか、解釈可能な潜在因子の因子分析か？同一データで両手法を徹底比較し、分析の目的別に応じた最適な戦略的使い分けを解説します。Python実装例付き。
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金融 x データサイエンス実践 【シリーズ第1回】実践的セグメンテーション序論：なぜ「次元削減×クラスタリング」のアプローチが必須なのか
なぜ顧客セグメンテーションは失敗するのか？高次元データに直接k-meansを適用するだけでは「使える」インサイトは得られません。本稿は、次元削減とクラスタリングを組み合わせる戦略的アプローチの必要性を説く、実践的シリーズの第1回です。
キャリア・学習法 【超おすすめ】Googleの機械学習コースが、データ分析に関わる全ての人のバイブルだった
Googleが無料で提供する機械学習コースの決定版レビュー。MLの基礎から実務的な問題解決まで、豊富な図解と事例で驚くほど分かりやすく学べます。データ分析の初心者や、分析結果の社内説明に悩む実務者におすすめの理由を解説。
AI・機械学習 気負わずに始める、生成AI活用術 〜あなただけの「優秀なアシスタント」を迎えるための第一歩〜
最近よく聞く「生成AI」、 便利そうだけど、「何だか難しそう…」「自分には関係ないかも…」と、少し距離を感じていませんか？この記事は、専門知識がない方でも安心してAIの世界に入門できるように作成しました。この記事を読むと、あなたにこんな良い...
データサイエンス基礎 【金融データ分析】A/Bテストなしの効果検証｜過去比較で失敗しない代替戦略
金融業界でA/Bテストが困難な状況でも、施策効果を正確に測定する方法を解説。過去比較の課題を克服し、妥当性と説得力のあるデータ分析報告を行うための3つの代替戦略を、具体事例を交えて紹介します。
業界トレンド・ニュース解説 【2025年8月版】業務で使うLLMは結局どれ？GPT・Gemini・Claude徹底比較
2025年最新の業務向けLLM選びに迷っていませんか？本記事ではGPT-5、Gemini 2.5、Claude 4などを、コスト・精度・速度・得意分野・安全性の5つの実践的な軸で徹底比較。あなたの会社に最適なAIモデルを選ぶための判断基準を解説します。
AI・機械学習 【第3回/全3回】Stremlitを用いた簡易AutoMLツール開発 〜LightGBMによるモデル構築と評価〜
Streamlit最終回は、LightGBMを使った簡易AutoMLツール開発。CSVから分類モデルを自動で学習・評価する方法をコード付きで解説します。
AI・機械学習 【第2回/全3回】Streamlitで簡易データ分析ツールを作ろう 〜CSV読み込みからグラフ作成まで〜
Streamlit実践編として、簡易データ分析ツールを作成。CSVのアップロード、データ概要表示、利用者が列を選んでヒストグラム等のグラフを動的に作る方法をコードを交えて解説します。
AI・機械学習 【第1回/全3回】Streamlit超入門 〜概要と基本的なコンポーネントの使用法 (Google Colab編)〜
PythonだけでWebアプリが作れるStreamlitの基本操作をGoogle Colabで紹介。テキストやグラフの表示から分析ツール作成まで、コード付きで分かりやすく解説する入門ガイド。
AI・機械学習 【サンプルコードあり】ナレッジ管理に使える類似度検索（TF-IDF）
TF-IDFとコサイン類似度を組み合わせた問い合わせナレッジの類似検索プログラムを、Colabのサンプルコード付きで詳解。FAQ管理の精度と効率を同時に向上させます。