ノーコードではじめる表データ解析

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる｜②AIでデータ比較を省力化編

こんにちは。ヒューマノーム研究所・次世代先端教育特命研究員の辻敏之と申します。普段は中学・高校の教員をしながら、ヒューマノーム研究所のお手伝いをさせていただいています。前回は総務省が作成し、e-STATで公開されている、社会生活基本調査平成28年社会生活基本調査調査票Ａに基づく結果生活時間に関する結果生活時間編をHumanome CatData（以下 CatData）を用いて解析してみようということで、CatDataの持っている可視化機能を使ってデータの観察を行

CatDataの機能追加だより｜チームで分析！「グループ機能」をご紹介

こんにちは。ヒューマノーム研究所です。最近は、表データ向けのAI開発ツール・Humanome CatData（以下「CatData」）の新機能を精力的に開発しています。みなさまに便利に使っていただけるように、どんどん機能改善していけたらと思っています。さて今回は、なんと5ヶ月ぶり（！！！）の新機能のご紹介になります。今回ご紹介するのは、複数人での解析が便利になる「グループ機能」です。この機能を利用すると、チームでAI解析ができるようになり、複数人での作業がスムーズに進

【データ解析初心者向け】マウスだけで営業実績を可視化・分析する

こんにちは！ヒューマノーム研究所です。近年、IT関連の技術の進歩が著しく、さまざまな企業でDXによる業務の効率化が求められています。経済産業省は「DX」を以下のように定義しています。このように、DXを推進する上では業務データを分析し、定量的な課題を見つけることが重要視されています。しかしながら、実際のデータを分析し、その結果から課題を見つけるのは思っているより大変です。そこで、当社が開発する初心者向けデータ分析ツール「Humanome CatData（以下「C

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第5回：時系列データの取り扱い

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータについて、当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を用いて分析しています。第1回から第4回目では、2011年1月1日〜2012年12月31日までに集められたレンタサイクルのデータを2012年11月1日で分割し、2011/01/01〜2012/10/31のデータでモデルを作成し、2012/11/01〜2012/12/31のデータでモデルの評価

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第4回：作成したAIの評価と精度向上

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習しています。今回は、前回に引き続き、レンタサイクルのデータをCatDataで分析していきます。前回の記事では、学習用のデータとして準備した2011/01/01〜2012/10/31分のレンタサイクルの利用者数データを使ってモデルを作成しまし

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第3回：レンタル数を予測するモデルの学習

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、AIの作成に向けた事前準備として、時系列データを分割しました。今回は、前回作成した 2011/01/01〜2012/10/31 分のデータを使って、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 CatDataを使

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第2回：AI作成に向けた時系列データの準備

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。前回の記事では、データを「可視化」することで、データの傾向の確認を行いました。様々なグラフでデータを確認できて楽しかったです！今回は、データを分割したり、モデルの学習時に不要となる情報をあらかじめ削除するなどの「データの前処理」を

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる｜①可視化編

あけましておめでとうございます。この記事が2023年最初の投稿となります。本年も当noteのご愛顧のほど、よろしくお願いいたします。さて、近頃はたいそう便利な世の中になったもので、スマホさえあれば、ちょっと気になることがあったらすぐに検索、保存しておきたいシーンはすぐに写真か動画にすることができます。我々の生活にスマホは欠かせないものになりました。ちなみに筆者におきましては、自宅の鍵、定期、電子マネー、書籍、地図、音楽、睡眠のログのビューワーなどなどさまざまなことを

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた｜第1回：利用者数と天候の可視化

こんにちは！ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。今年の夏休みは旅行へ行った方も多いのではないでしょうか。私も友人と旅行へ行きサイクリングをしました！本連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発するHumanome CatData（以下CatData）を用いて分析し、天候などの情報から日々の利用者数を予測してみようと思います。これまでご紹介してきたCatDataの記事では、「猫の種類を予測する」というような対象が属するカテゴリをAIで予測する、という

ポケモン好きがノーコードでポケモンデータをAI分析してみた | 第2回：伝説のポケモンを予測する

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です！みなさんポケモンはお好きですか？2022年1月28日には、完全新作の「Pokemon LEGENDS アルセウス」が発売されました。私も先日からヒスイ地方へ行き、ポケモンの調査をしています。前回に引き続き、ポケモン好きな私が当社が開発する表データ解析向けノーコードツール・Humanome CatData（以下「CatData」）を使って、ポケットモンスターのデータ（以下ポケモンデータ）の解析を行っ

ポケモン好きがノーコードでポケモンデータをAI分析してみた | 第1回：種族値によるタイプ予測

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です！突然ですが、みなさんポケモンはお好きですか？2021年11月19日にポケットモンスターシリーズの名作「ポケットモンスターダイアモンド」と「ポケットモンスターパール」のリメイクが、そして今年、2022年には、完全新作の「Pokemon LEGENDS アルセウス」が発売されました。ポケモン好きの私としては心が踊ります！そこで、今回から数回に渡って、当社が開発する表データ解析向けノーコードツール・Hu

データサイエンス初心者がPythonとノーコードツールで同じデータを解析してみた｜その4（最終回）

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この記事は、プログラミング初心者の私が、当社が開発するノーコードツールHumanome CatData（以下CatData）を用いてAI構築するのとPythonを書くのとで、どのくらい差が生じるのか比較しよう、という連載の第四回目です。前回までの記事は、以下のリンクからご覧ください。この連載では、「タイタニック号事故」の乗船客情報をまとめたデータセットを利用し、事故の生存者を予測しています。今回は、前

データサイエンス初心者がPythonとノーコードツールで同じデータを解析してみた｜その3

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この記事は、プログラミング初心者の私が、当社が開発するノーコードツールHumanome CatData（以下CatData）を用いてAI構築するのとPythonを書くのとで、どのくらい差があるのか比較する連載の第3回目です。前回までの記事は、以下からご覧ください。この連載では、「タイタニック号事故」の乗船客情報をまとめたデータセットを利用し、事故の生存者を予測しています。今回は、これまでに前処理したデ

データサイエンス初心者がPythonとノーコードツールで同じデータを解析してみた｜その2

こんにちは！株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。この記事は、プログラミング初心者の私が、当社が開発するノーコードツールHumanome CatData（以下CatData）を用いてAI構築するのとPythonを書くのとで、どのくらい差が生じるのか比較しよう、という連載の第2回目です。第1回目の記事は、以下のリンクからご覧ください。この連載では、機械学習入門でよく使われる、1912年に氷山に衝突し沈没したタイタニック号事故の乗船客についてまとめたデー

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