ノーコードではじめる表データ解析

本

表データを使ったAI開発やデータ解析ををこれから学ぶ初心者向けテキストです。ノーコードシステムを使ってAIを自作しながら、データサイエンスの基礎を学べます。

運営しているクリエイター: 株式会社ヒューマノーム研究所【AI部】

#時系列データ

【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