データアナリティクス
NRIの塚上 賢太、中島 琢登、木本 晴久、倉友 遼太、坂井 吉弘、安田花純、田中 慎太郎、中曽 禎啓の８名が、データサイエンスや機械学習の分野で世界中の人々が集まるオンラインプラットフォーム「Kaggle」の2つのコンペティションで、銅メダルを取得しまし…
こんにちは、NRIのSnowflakePOの松浦です。 今回は2025年6月2日から5日、サンフランシスコにて開催された「Snowflake Summit 2025」に参加しました。
こんにちは、NRIでデータ分析や機械学習技術を応用したプロジェクトを担当している徳田です。 今回のブログでは、手持ちのデータで迅速に因果効果の推定を可能にするライブラリEconMLを活用した、Double/Debiased Machine Learning(DML）による因果効果の推…
ビジネスのヒントになるテーマを各分野の専門家が語るNRIのオリジナル音声コンテンツ「NRI Voice」にatlaxのプロフェッショナルでもあり、NRI認定データサイエンティストとして活動する鷺森 崇が出演しました。
この度、Solafuneで開催された「衛星画像から太陽光パネルを検出するコンペティション」に参加しました。 再生可能エネルギーの普及が進む中、太陽光パネルの正確な設置場所や設置領域を把握することはエネルギー供給の計画やインフラの最適化、災害予測にお…
本投稿ではFederated Learningについてご紹介します。
10/20(金)に大阪で開催された「関西Kaggler会2023秋」に参加してきました。
本記事ではNRI独自の調査アンケートである「生活者1万人アンケート」を活用した価値観クラスタリングの事例第2弾をご紹介します。今回は、皆様の職場に加わってくる若手社員がどのような価値観・就労観を持っているのか、昔の若者と比べて今の若者（Z世代）…
「Oracle ACE」の中でも最上位となるOracle ACE Directorに2023年4月、唯一の日本人としてNRIの大塚紳一郎が認定されました。 今回のブログでは大塚の先進的な取り組みや技術の活かし方への熱い思いを取材しました。
データサイエンティストの田村です。Kaggleで2023年5月に終了した「AMP®-Parkinson's Disease Progression Prediction」において参加1,805チーム中3位となり、ソロ金を獲得できました。私自身はまだまだKaggle初心者ではありますが、本記事ではコンペティシ…
2022年11月~2023年1月の期間でNishikaで開催されていた「睡眠段階の判定 〜”睡眠の深さを判別しよう”〜」コンペ（以下、睡眠コンペ）に、同じくNRIデジタル データサイエンスの滝口さんと松崎さんと柴の計3名のチームで参加し、参加者636人中1位で優勝の結果…
"NFT" has been attracting a lot of attention recently, and many of you may be wondering about it. I will share you how to collect data from the NFT marketplace using API and how to perform a simple analysis. We hope anyone interested in NF…
本記事ではNRI独自の調査アンケートである「生活者1万人アンケート」を活用した価値観クラスタリングの事例についてご紹介します。特にお金持ちの価値観の違いに基づいて、どのような行動特性があるかを分析する手法とその結果を説明していきます。
Satyaki Roy, Shimpei Ikeno, and Yuta Suzuki Global ML-powered methods such as Gradient Boosted Trees for time series Why do we need global models? In the last blog post, we saw how to train and forecast individual time series data and aggr…
時系列のクラスタリングとアンサンブル 鈴木雄大, 池野心平, サトヤキ・ロイ こんにちは、NRIの時系列予測チームの鈴木です。第４弾までの記事で、iterativeモデルとglobalモデルを導入し、それぞれ優れた点があることを紹介しました。今回は第５弾として、…
サトヤキ・ロイ 池野心平 鈴木雄太 GBTなどの機械学習を用いたグローバルモデルでの時系列予測 なぜグローバルモデルが必要なのか 皆さんこんにちは。NRIの時系列予測チームのデータサイエンティスト、Satyakiです。今回も時系列モデルについて、機械学習(ML…
Kagggle Community Competition機能を使った内輪コンペを開催する際に工夫した点や、今後の開催時に注意すべきポイントなどをまとめたいと思います。
2022年10月までKaggleで開催されていた「RSNA 2022 Cervical Spine Fracture Detection」コンペ（以下、RSNA2022）に、NRIデジタルの大崎さんと奥山、そして社外の方1名を加えた計3名のチームで参加し、883チーム中10位で金メダル入賞となりました。 この記…
皆さんが普段分析対象としているデータに関して、これって個人情報にあたるのかな？と疑問に思われたことはありませんか。もし個人情報に該当する場合は、分析環境や分析者の方に対して、様々な制約を設ける必要が出てきます。今回はデータサイエンティスト…
前回の振り返りパート２では多系列・時系列予測モデルを行うための、特徴量エンジニアリングを行いました。 生成された特徴量は、外生的なものだけでなく、時系列特有の要素を表現していることが重要でした。 Iterativeモデルによる多系列・時系列予測みなさ…
最近、「NFT」というキーワードが話題を集めており、気になっている方も多いのではないでしょうか。NFTのマーケットプレイスからAPIを使って、データを抽出する方法と簡単な分析方法を共有します。NFTに興味がある方やデータサイエンスに興味がある方に、ぜ…
データ分析コンペサイトProbSpaceで開催された「日本画の登場人物分類」コンペティションに参加させていただき、 参加ユーザ数165名のうち1位を獲得することができました。 こちらの記事に私が取り組んだコンペの概要と解法をご紹介します。
We introduced our approach to building a practical multivariate time series forecasting model. We introduced the data set from a past Kaggle Competition and created a seasonal naive model which will be our baseline.
Shimpei Ikeno, Satyaki Roy, Yuta Suzuki, and Takeru Sone2022-07-12 Purpose of This Blog Series: Introduce How to Use a Practical Multivariate Time Series Forecasting Model Welcome to our Data Science Blog! I am Shimpei Ikeno, a data scient…
NRIのデータサイエンティスト、田村です。本記事では、よく使われる相加平均と異なり、普段あまり馴染みのない「調和平均」の意味について考えてみたいと思います。 さまざまな代表値と、さまざまな平均値 世の中には様々なデータがありますが、複数のデータ…
はじめに ～分析の組み立てメインです～ みなさま初めまして。NRIの小川と申します。 先日、データ分析コンペサイトSIGNATEにて開催された「テクノプロ・デザイン社 飛行機の航空経路の推定チャレンジ」(https://signate.jp/competitions/721)に参加し、一般…
Part2 特徴量エンジニアリング 前回の振り返り... パート１では、実践的な多変量時系列予測モデルを構築するためのアプローチを紹介し、過去のKaggleコンペティション のデータセットを用いて、ベースラインとなるSeasonal Naiveモデルを作成しました。 今回…
こんにちは、NRIデータサイエンス 因果推論チーム（阿部泰己、井形健太郎、大島拓人、曽根建、松井拓郎、鈴木雄大）です。因果推論のビジネス上での活用方法を簡単な事例を用いてご紹介します。テーマは新型コロナウイルスによる酒の消費額の変化です。 1章 …
Part1 なにはなくともEDA＆ベースモデルつくりから！ Shimpei Ikeno2022-07-12 本連載の目的：実践的な”多系列”時系列予測モデルの解き方を紹介 みなさんはじめまして。NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームの池野です。Wikipediaによ…
