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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、特徴量設計などに多くの時間がかかります。 そこで今回は、「Assistantを活用す
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単にまとめてみます。
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、特徴量設計などに多くの時間がかかります。 そこで今回は、「Assistantを活用する

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