需要予測 と ゼロ過剰 - Qiita
ちょっと長くなりますが、、やはり「手段」ではなく「目的」が最重要ですので、 少し詳しめに確認していきましょう。 目的①：機会損失（額、回数）の最小化 一番よくあるテーマで、「在庫切れ」による「売り逃し」（機会損失）の最小化です。 お客さんがせっかく買いに来てくれたのに、在庫切れは商売人としては悲しい限りです。 「機会損失額が合計いくらか？」（損失額の最小化） 「在庫切れが何回起きたか？」（回数の最小化、CS低下の回避） とパターンがあるので、目的は入念に確認する必要があります。 目的②：ロスの最小化 食品、薬剤などの消費、使用に期限がある商材の過剰在庫はロスの原因となります。 ロスは、経済的なデメリットもあれば、フードロス等の観点でも最小化したいものです。 特に消費・使用期限がある商材の需要予測では、 目的①（機会損失）のために在庫に余裕をもたせると、目的②（ロス）が達成できず 目的②（ロ
「確率思考の戦略論」がもやもやする方へ -NBDモデル編-
本記事の目的 この記事を読まれているということはきっと皆さんはこの本を読んだということでしょう。 データサイエンティストの方やデータアナリスト、機械学習エンジニアの方であれば、やはり「どんな仮説の下データ分析が行われたのか」という点は気になる点ですよね。その確率的構造が「市場構造の本質だ」と豪語されてしまっては、「ほうほう、それはどういったものか」とどうしても気になってしまいます。私自身、どうしても気になってしまったので読んでいたのですが、どうにも腑に落ちないというか、そんなもやもやが既に第一章において発生しました。このもやもやを解決するために、自分の中でかなり時間を使ったため、今後誰かが読む際の参考になればよいなと思って、ここに自分の思考の跡を辿ろうと思います。 第 1 章 4 節「市場構造の本質は全て同じ」 著者の主張の要約 さて、当初の第一の主張は「市場の構造の本質はすべて同じ」とい
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノック - Qiita
新しいデータ処理ライブラリの学習はもう不要！ Python 初学者のための Ibis 100 本ノックPython機械学習pandasデータ分析ibis-framework Information 2024/1/14： Kaggle notebook for Ibis Kaggle で Ibis を使用するための Sample Notebook を用意しました。Kaggle でもぜひ Ibis をご活用下さい。 🦩 [Ibis] Kaggle-Titanic-Tutorial Ibis 100 本ノック補足記事 Ibis 100 本ノックについて、よりスマートな書き方等について @hkzm さんが補足記事を書いてくれました（この記事を参考にコンテンツのほうもブラッシュアップしたいと思います）。 Ibis 100 本ノックの記事を受けて はじめに どうもこんにちは、kunishou です。
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