売り上げデータと機械学習で予測モデルを作ろう（下準備編）

それでは本題に入りましょう。今回は機械学習（Azure Machine Learning）を使用して、海の家の実際の売り上げデータをもとに機械学習で予測モデルを作成するための下準備を行いたいと思います。 3か月前のあの日、湘南の海は最高でした…。 振り返りますが、第 3 回では、売り上げデータを俯瞰的に見てきました。その中で、海の家の売り上げデータは商品毎にみた場合、偏りがあることがわかりました。その偏りですが、カテゴリごとにまとめることにより、データがまんべんなく存在するようになります。 では、この偏りの何が問題なのでしょうか。 機械学習ではデータから規則性や、パターンを発見し、それを利用して将来の予測を行うことが可能ですが、モデルのトレーニング（学習）において無視できない条件があります。それがデータの件数とその多様性（パターン）です。まず、機械学習は一般的に同じ種類のデータであればデー

[tallwhitney]

売り上げデータと機械学習で予測モデルを作ろう（下準備編） (1/2)：EnterpriseZine（エンタープライズジン）: こんにちは。日本マイクロソフトの北川です。