Dataiku

Dataikuの残差分析（Residual Analysis）の見方を解説。残差の基本概念から、統計量テーブル・残差分布・Q-Q Plotの各項目の読み解き方までを紹介します。続きはこちらから。 もっと見る

Dataikuで時系列予測モデルを構築すると、結果画面にMASE・MAPE・sMAPE・MAE・MSE・RMSE・MAQL・MWQL・MSIS・NDという10個のメトリクスが表示されます。本記事... もっと見る

Dataikuを使えば、コードを書かずにクリックだけで機械学習（ML）モデルを作成できます。しかし、いざモデルを作ってみて、こう思ったことはないでしょうか。「結果画面になんかすごいグラフが出たけ... もっと見る

Catboostとは文字データ（店舗名や天気などのカテゴリ変数）の扱いに特化したアルゴリズムです。ターゲットエンコーディング特有の「過学習」を完璧に防ぎ、前処理の手間をかけずにいきなり高い精度が... もっと見る

Dataikuの Integration Test と Dataset Schema Equalsを活用し、データパイプラインの出力をデータの値・スキーマの両面から自動検証する方法を解説します。... もっと見る

【Dataiku】ML予測結果画面の見方を徹底解説。モデルの精度をどう判断すべきか？Machine Learning Basicsの学習内容をベースに、各評価指標の読み解き方を整理しました。予測... もっと見る

先日、Dataikuが主催するハンズオンセミナーに参加する機会がありました。テーマは「AIエージェントの構築」です。正直なところ、参加前は「どこまで実践的な内容なんだろう」と半信半疑でしたが、実... もっと見る

Dataiku (Dataiku DSS) を使ったデータ分析プロジェクトで、データウェアハウスとして Google BigQuery (BQ) を利用しているケースは非常に多いと思います。Da... もっと見る

本記事では、Dataikuでデータを整え、openpyxlを使ってテンプレート通りのExcelファイルを自動生成する方法をご紹介します。続きはこちらから。 もっと見る

生成AIを業務に活用する際、社内ドキュメントやデータを基にしたChatbotのニーズが高まっています。Dataiku DSSには、こうしたニーズに対応する「Answers」プラグインが用意されて... もっと見る

本記事では、Dataiku を用いて Google Drive 内の Excel ファイルを直接インポートする方法を取り上げ、その背景やメリットについて紹介します。続きはこちらから。 もっと見る

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本記事では、データ分析・AI活用の現場で注目されている2大プラットフォーム、DatabricksとDataikuについて、機能や特徴、導入の適性を比較・整理し、実践的な「使い分け」戦略を解説しま... もっと見る

Dataikuを用いた時系列予測のプロセスにおいて、Python機能を活用しデータ準備と分割を行う方法を解説。時系列データを適切に処理し効果的な予測を行うには、学習データとテストデータを適切に分... もっと見る

今回は、Dataiku のシナリオ機能を用いてワークフローを自動化し、定期実行するための手順を紹介します。「定期実行のスケジューリング」を例に、基本的な使い方や注意点をまとめました。続きはこちらから。 もっと見る