Niwa Takuya

はじめに 「Power BI × Pythonで学ぶ重回帰回帰分析の実践」で作成した重回帰分析について解説します。重回帰分析を実施したものの、結果の読み解き方がわからない方に向けて、詳しく説明します。 ...

概要（目的・背景） ビジネスの現場では、売上予測や顧客行動の理解など、多くの場面で複数の要因が絡み合っています。例えば、あるカフェチェーンが新店舗を出店する際、席数、最寄駅からの距離、モーニングサービ ...

はじめに 本記事は、「Power BI × Pythonで学ぶ重回帰分析の実践」にて作成したPower BI ファイル（.pbixファイル）を共有するものです。 https://28samon.com ...

はじめに 「Power BI × Pythonで学ぶロジスティック回帰分析の実践」で作成したロジスティック回帰分析について解説します。ロジスティック回帰分析を実施したものの、結果の読み解き方がわからな ...

概要（目的・背景） 現代のビジネス環境では、顧客が特定の商品を購入するか否か、メールがスパムであるかどうかなど、二者択一の予測が求められる場面が多々あります。これらの予測を高精度で行うための手法として ...

はじめに 本記事は、「Power BI × Pythonで学ぶロジスティック回帰分析の実践」にて作成したPower BI ファイル（.pbixファイル）を共有するものです。 https://28sam ...

はじめに 「Power BI × Pythonで学ぶ主成分分析の実践」で作成した主成分分析（PCA）について解説します。PCAを実施したものの、結果の読み解き方がわからない方に向けて、詳しく説明します ...

概要（目的・背景） 現代のビジネス環境では、膨大なデータを効率的に分析し、意思決定に活用することが求められています。しかし、多くの変数を持つデータセットは複雑で、全体像を把握するのが難しい場合がありま ...

はじめに 本記事は、「Power BI × Pythonで学ぶ主成分分析の実践」にて作成したPower BI ファイル（.pbixファイル）を共有するものです。 https://28samon.com ...

概要（目的・背景） データ分析の現場では、Power BIとPythonを組み合わせることで、より高度なデータ処理や視覚化が可能になります。​しかし、初めてこの連携を試みる際には、セットアップ方法が分 ...