12月01日

質問者さん

企業で新規顧客数の予測を目的とした時系列モデルを作成し、ある程度の汎化性能を持たせることができました。しかし上層部ではより正確な予測、より他の変数(マーケットサイズ、他社の動向、広告への投資など)といったものを加味したモデルでないと意味がないといった見解になってしまいました。解釈性のモデル(例えばMMM)の作成を打診しましたが、次のクォーターの目標値の作成のためには将来予測ができる且つ重要な変数全て網羅して加味されたモデルでないと納得行かないとのことでした このような状況の時にどうやって彼らを宥める、もしくは正しい方向に導くのが良いでしょうか

12月01日

TJO

TJOさん

とりあえず転職しましょう

TJOさんに 質問してみましょう!

Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / https://tjo.hatenablog.com / All opinions are totally personal & my own

ある程度回答したい質問を絞っているので、回答されなくても悪しからずご了承あれ。別の質問に対する回答を質問で行う行為は、原則としてご遠慮ください。感謝の言葉は有難いのですが、TLの整理のため確認後削除してます。回答ツイートは定期的にクリーニングするため、後に残らない可能性が高いです

関連する質問

12月01日

続き質問

質問者です。実は転職して3ヶ月目です^o^ ワークマンの事例のようにExcel分析アジャイルスタイルの会社なのですが(ただワークマンは既にAWSやpythonのできる人材育成に向かっていてすごいなと思ってます)、将来予測モデルが魔法のように感じるみたいです。汎化性能そこそこあるモデルを作ると、このモデルは我々の考える重要な変数を組み込んでないから将来値に妥当性はない、といった感じになってます。

TJOさんが

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06月07日

続き質問

まさかここれほど丁寧に返事していただけるとは思っていませんでした。ありがとうございます。 正直、進路選択というテーマで視野が狭くなり、色々な事を考えているうちに自分の本当の目的から離れていってました。その目的を再度思い出させていただき、迷いが無くなった気がします。今のところは高専に行こうかなと思っています! また、TJOさんの挙げられていた高専から編入した例の方々の話を聞いて夢が膨らみました! 今までGoogle、とか、社会で活躍、というお話は自分は無縁の世界だと勝手に思い込んでいましたが、お返事を読んでいく中で、可能性もゼロじゃない気がして、自分もそんな所で好きなようにできたら楽しいだろうなあと興奮しました。 TJOさんから進路選択以外でも貴重なお話を聞けて、質問して良かったです! ありがとうございました。 いつかどこかで会えたらあの時質問した者ですとお礼を言えるように頑張りたいと思います。笑

TJOさんが

最近答えた質問

3時間前

ChatGPTに関しては、明確に正解だと分かるデータを学習データとして用意できる場合は信用できるアウトプットになり、そうで無い場合は信用できないアウトプットになるという機械学習・深層学習の性質をそのものを示唆しているだけかと思うのですが、なぜこんなに話題になるのでしょうか?

4時間前

Science誌がChatGTPを含めてAIツールを使用した論文は許可しないと言いだしてますね。内容はともかく英文の修正程度ならいいような気がしますが。というか何を持って使用したかを判断するかは分からないのでザルな気もします。

4時間前

時系列データに重回帰分析を行う場合、対数変換する+周期性についてはダミー変数をいれる、の2つを行えばある程度見せかけの回帰は防げるのでしょうか?

4時間前

「ロスジェネは駆除された方がいいと思う」 「ロスジェネとは、通信におけるデータの損失を防止するための技術のことです。駆除する必要はありませんが、特定の用途や環境では、他の技術を使用することが望ましい場合があります。その理由について詳しく説明したいのであれば、どのような用途や環境において使用を考えているのかを教えてください。」←いないことになっててワロタ

4時間前

TJOさんのTwitterを最も見ている年齢層はどのくらいですか?