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はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事は、【前編】Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた 〜EDA編〜の後編です。 前編では、需要予測モデル構築における課題感の整理からスタートし、 Databricks Assistant の設定 データ読み込み EDA(探索的データ解析) 需要に影響を与える要因の仮説出し までを実施しました。 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設
こんにちは。SHIFT Salesforceグループ の山田です。 Tableau Nextのデモ環境を触る機会があったので、その中で使える Agentforce を少し試してみました。Tableauユーザーにはおなじみのデータですが、サンプルスーパーストアを使って試してみます。 まずは普通にダッシュボードを作り、そのあとでAgentforceにいくつか質問してみます。「自然言語で分析できる」と言われることが多いですが、実際に触ってみると 得意なこと・苦手なことが少し見えてきました。 今回はそのあたりを簡
はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、Databricks Assistantを活用して需要予測モデルを構築してみた内容をご紹介します。 内容に少しボリュームがあるため、前編・後編の2部構成でお届けします。 前編:背景・コンセプト整理からEDA(探索的データ解析)、需要要因の仮説出しまで 後編:特徴量設計、ベースライン構築、機械学習モデル構築、振り返りまで 需要予測はビジネスインパクトの大きいテーマですが、実務では前処理やEDA、特徴量設計など
本記事は 2026 年 3 月 18 日 に公開された「 How Vanguard transformed analytics with Amazon Redshift multi-warehouse architecture 」を翻訳したものです。 この記事は、Vanguard の Financial Advisor Services 部門の Alex Rabinovich、Anindya Dasgupta、Vijesh Chandran と AWS の共同執筆によるゲスト投稿です。 Vanguard
はじめに 2025年5月、dbt Labs から新しい実行エンジン dbt Fusion のpublic beta がリリースされました。現在はGA(General Availability)に向けた動きも進んでいます。 dbt Fusion による実行速度の向上やSQLの理解力強化については、すでに多くの場で紹介されていますが、個人的にはデータ分析基盤の拡張において避けて通れない「ELTパイプラインの変更」への寄与に着目しています。 そこで本記事では、dbt Fusion が提供する変更関連の機能に絞り
このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部(デジ戦)の社員が、業務やプロジェクトを通じて感じている「仕事の価値」と「社会的意義」を紹介します。顧客や社会への貢献実感、手応えを覚えた瞬間を取り上げ、働く意味をより具体的にお伝えします。 本記事の対象者 マイナビのSE業務に興味がある方 新卒がどのような業務に取り組んできたのか興味がある方 もちろんそれ以外の方も 大・大・大歓迎 です!! 自己紹介 2023年4月に新卒入社したTです。今は社会人3年目です!(2026年1月時点) 現在は、スカウト系の
はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https:/
このシリーズでは、当社のデジタルテクノロジー戦略本部(通称:デジ戦)で働く社員が、どのようにスキルを伸ばし、キャリアの幅を広げてきたのかを紹介します。キャリアチェンジの背景や挑戦のプロセス、日々の学びを通じて、デジ戦で描けるキャリアの可能性をお伝えします。 はじめに エンジニアとして様々な業務を経験してみたい方 エンジニア以外の職種の経験をお持ちの方 向けになります。ぜひ参考になれば嬉しいです。 ──────────────────  筆者プロフィール ────────────────── 所属:ビジネス
はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習(Aut
「DX人材育成」と聞いて、まず思い浮かべる施策は何でしょうか。多くの企業が、SQLやPythonのプログラミング研修、統計学の基礎講座といった「分析スキルの習得」に多大なリソースを割いています。 しかし、いざ育成した人材を現場に投入しても、思うような成果が出ないという声をよく耳にします。「きれいなレポートは出てくるが、ビジネスの意思決定には使えない」「高精度な予測モデルはできたが検証で終わってしまった」こうした状況はなぜ生まれるのでしょうか。 dotDataでは、 データ活用推進のための人材と組織変革 に
本記事の対象者 DataRobot上でデータ加工(結合、値置換、フィルタリング、列削除、特徴量生成など)がしたい方 Snowflake等の連携ではなく、ローカルのファイル(Excel/CSV)をアップロードして加工したい方 はじめに 本記事ではDataRobotというソリューションを使ってデータの加工を実施できる「ラングリング」機能を紹介します。 データ分析を進めるうえで、「分析可能なデータを用意する」ことに対して、手元でExcelやプログラム(Pythonなど)、加工に特化したソリューションを活用し成形
本記事は 2026 年 1 月 22 日 に公開された「 Power up your analytics with Amazon SageMaker Unified Studio integration with Tableau, Power BI, and more 」を翻訳したものです。 by Narendra Gupta, Durga Mishra, Nishchai JM, and Ramesh H Singhon 22 JAN 2026in Advanced (300) , Amazon Sag
〇はじめに Alteryx Designerの顧客管理テレメトリとは、 Alteryx Designerを使った操作の『誰が、いつ、どんなワークフローを実行したか』を、 XMLファイルとして記録できる仕組みです。 データはAlteryx側に送られず、自社の管理下で安全に保管できます。 このログを使えば、社内でAlteryx Designerがどのように使われているか見えるようになり、 ツールの利用状況を改善したり教育に活かしたり、管理の目を強くできます。 -用途例 ①データのセキュリティ監視 ワークフロー
この記事は「ビギナーズ Advent Calendar 2025」の25日目です。 はじめに こんにちは。私はNTTデータでSalesforceを担当しています。 今回はアドベントカレンダーをきっかけに記事投稿に初めて参加することになりました。 今回は私の日々の業務の中で活用している知識を皆さんに共有したいと思います。 Salesforceを利用していてサイトに接続できなくなったり動作が遅くなったとき、自分でSalesforceのサービス運用状況を調べたくならないですか?管理者なら、ユーザーに状況を周知し
この記事は、NTTデータ Snowflakeアドベントカレンダーの24日目です。 1. はじめに:Streamlit in Snowflakeで“作りたいものがすぐ作れる”と実感した話 こんにちは。データマネジメント統括部の田辺です。 今年入社した新卒1年目です。 現在のプロジェクトでは、生成AIにプロンプトを与えて Snowflake 上でファイルフォーマット・テーブル・プロシージャなどの 資材を自動生成する仕組みのトライアルを進めています。 この仕組みでは、Snowflake のテーブルで管理している