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※この記事はLIFULL Advent Calenderの20日目です こんにちは! LIFULLでデータアナリストをしている竹澤(@Akira Takezawa)です. 今回は, LIFULLのデータアナリストチームの取り組みを紹介します. 本記事はデータ分析に興味がある方を対象に, 「マーケティングの実務で生かせる時系列分析」をテーマに執筆しました. まず, なぜこの記事を書いたかを簡単に説明します. 近年, 機械学習やディープラーニングの台頭を筆頭に近年データ分析の手法は爆発的に増え続けています. 一方で実際のビジネスの現場で見えてくるのは, 「派手さや新しさのみに捉われず, 古今東西変わらず価値を提供し続けてきた分析手法こそ重要ではないか」というもう一つの側面です. 具体的には相関・回帰分析や検定などがそうですが, 同時に「時系列分析」もビジネスの世界で活用機会が多く, パワフルな
Awesome Python Science Stack Pythonの科学スタックをまとめました.開発コードの更新が二年以上ない重要でないライブラリ・パッケージは基本的に排除するようにしています. Inspired by awesome-python. Awesome Python Science Stack 基本 データ操作,データ構造保持 分散データ処理 統計解析・統計モデル 機械学習 深層学習 謎系脳型計算 ベイズ推定,確率論的プログラミング 時系列解析 カルマンフィルタ ネットワーク解析 最適化ライブラリ 数理最適化モデラー 方程式ソルバー グラフ理論 [Matrix Factorization](#Matrix Factorization) [Factorization Machine](#Factorization Machine) ベイズ最適化 自然言語解析 日本語処理 専
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