【随時更新】Kaggleテーブルデータコンペできっと役立つTipsまとめ - ML_BearのKaggleな日常
これはなに？ Kaggleのテーブルデータコンペに参加するときに役立つ(と思う)Tipsを Kaggle Coursera の授業メモに色々追記する形でまとめたものです 自分で理解できている内容を中心にまとめました。各種資料の内容はまだまだ理解できていない内容が多く、今後も随時更新していきます(随時更新できるように勉強します)。 この記事に書いてあるTipsをどのように活かしたかはKaggle参戦記に書いたので、併せてどうぞ。 参考文献 主として以下の資料の内容をピックアップさせていただきました。引用を明記していない部分は(ほぼ100%) Kaggle Coursera の内容です。 Kaggle Coursera kaggle_memo by nejumiさん Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ Kaggle TalkingData F
ダイナミックプライシングのお話 －収益改善の鍵を握る価格設定戦略－ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 近年、ビジネスは"勘と経験による意思決定"から"データに基づく意思決定"にシフトしてきています。この傾向は価格戦略においても同様です。本ブログでは、需要と供給のバランスから最適な価格設定をする、ダイナミックプライシングの技術をご紹介します。 こんにちは。アナリティクスサービス本部の登内です。 当社では、データから価値を引き出すべく日々、様々なデータ分析に取り組んでいます。その中でも、来たるべき令和時代にブレイクするかも知れないテーマであるダイナミックプライシングへの取り組みも強化しています。今回は、ダイナミックプライシングの概要と定式化について紹介したいと思います。 この記事の目次は次のとおりです。 ダイナミックプライシングとは？ 定義 メリット・デメリット 定式化 問題設定 定式化 最適
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