金融

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。
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。
AI・機械学習

チャットボットとAIエージェントの違いは?顧客体験を最大化する選定フレームワーク

チャットボットとAIエージェントをどう選ぶ? 問い合わせの複雑さ・個別最適化・システム連携の3軸で最適解を導き、ハイブリッド運用でROIと顧客満足度を両立させる実践ステップを解説。
データサイエンス基礎

【金融業界の駆け出しデータサイエンティスト向け】失敗しない!分析設計の5ステップと金融データの扱い方

金融業界で初めてデータ分析に挑戦するあなたへ。目的変数の定義からBADIRフレームワークまで、実務に役立つ分析設計の5ステップを図解つきで解説!