野村総合研究所データサイエンティストによる
情報発信サイト

分析手法

時系列予測モデルの実践論3 -昔のKaggleを事例に-

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…

NRIのデータサイエンティストがNFT価格推定に挑戦(第1回)

NFT価格推定への挑戦(デジタルアートの"鑑定士"を目指して) みなさんはじめまして、NRIのデータサイエンティストからなるNFT分析チーム(眞鍋尚大、吉川龍一、平原一輝、中井亮)です。 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…

ProbSpace 日本画の登場人物分類 1st Solution

はじめに こんにちは。NRI 向後と申します。 先日、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…

時系列予測モデルの実践論2 -昔のKaggleを事例に-

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…

航空経路(ウェイポイント)の推定 ~SIGNATEコンペ~

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…

時系列予測モデルの実践論 -昔のKaggleを事例に-

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…