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ノーコードではじめる表データ解析

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表データを使ったAI開発やデータ解析ををこれから学ぶ初心者向けテキストです。ノーコードシステムを使ってAIを自作しながら、データサイエンスの基礎を学べます。
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記事一覧

「遺伝子変異と疾患発症の関連性」について高校生がノーコードツールで解析した話

こんにちは。ヒューマノーム研究所 次世代先端教育特命研究員の辻敏之と申します。普段は中学・高校の教員をしながら、ヒューマノーム研究所のお手伝いをさせていただいています。 勤務している学校では、一部の生徒が「研究活動」と称して各自が研究テーマをもって研究を行っています。そのジャンルは多岐にわたるのですが、ここではその中でHumanome CatDataを活用した事例について紹介させていただきます。 その生徒の研究テーマは「遺伝子変異と疾患発症の関連について」というものです。

ノーコードAIツールで予測するたこ焼き屋さんの客層|第1回 客層データを可視化する

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 みなさんは、たこ焼きを買う派ですか? 自宅で作る派ですか? 私は自宅で作る派です。個人的には、たこ焼きにソースをかけてお出汁につける食べ方が好きで、家で作るときは必ずやっています。とても美味しいので是非試して見てください! さて、今回の連載では、そんなたこ焼きの売り上げデータについて、当社が開発するHumanome CatData(以下CatData)を使って分析していきます。 CatDataは、無料で大

データサイエンス人材がいなくてもなんとかなる! AIツールを使ったチーム開発

こんにちは!ヒューマノーム研究所です。 AIは既に多くの業界で利用されていますが、みなさんは自分自身でAIを作ったり、自分が作ったAIでデータ解析をしてみたことはありますか? どんなに単純な機能であったとしても、実際にAIを作って活用してみた経験をお持ちの方は、それほど多くはないのではないでしょうか。 当社は「Humanome CatData(以下「CatData」)」という表データを使ったAI開発ツールを開発しています。CatDataはノーコードツールという、プログラミ

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる|②AIでデータ比較を省力化編

こんにちは。ヒューマノーム研究所・次世代先端教育特命研究員の辻敏之と申します。普段は中学・高校の教員をしながら、ヒューマノーム研究所のお手伝いをさせていただいています。 前回は総務省が作成し、e-STATで公開されている、社会生活基本調査 平成28年社会生活基本調査 調査票Aに基づく結果 生活時間に関する結果 生活時間編 をHumanome CatData(以下 CatData)を用いて解析してみようということで、CatDataの持っている可視化機能を使ってデータの観察を行

CatDataの機能追加だより|チームで分析!「グループ機能」をご紹介

こんにちは。ヒューマノーム研究所です。最近は、表データ向けのAI開発ツール・Humanome CatData(以下「CatData」)の新機能を精力的に開発しています。みなさまに便利に使っていただけるように、どんどん機能改善していけたらと思っています。 さて今回は、なんと5ヶ月ぶり(!!!)の新機能のご紹介になります。今回ご紹介するのは、複数人での解析が便利になる「グループ機能」です。 この機能を利用すると、チームでAI解析ができるようになり、複数人での作業がスムーズに進

【データ解析初心者向け】マウスだけで営業実績を可視化・分析する

こんにちは!ヒューマノーム研究所です。 近年、IT関連の技術の進歩が著しく、さまざまな企業でDXによる業務の効率化が求められています。 経済産業省は「DX」を以下のように定義しています。 このように、DXを推進する上では業務データを分析し、定量的な課題を見つけることが重要視されています。しかしながら、実際のデータを分析し、その結果から課題を見つけるのは思っているより大変です。 そこで、当社が開発する初心者向けデータ分析ツール「Humanome CatData(以下「C

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第5回:時系列データの取り扱い

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータについて、当社が開発するHumanome CatData(以下CatData)を用いて分析しています。 第1回から第4回目では、2011年1月1日〜2012年12月31日までに集められたレンタサイクルのデータを2012年11月1日で分割し、2011/01/01〜2012/10/31のデータでモデルを作成し、2012/11/01〜2012/12/31のデータでモデルの評価

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第4回:作成したAIの評価と精度向上

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 この連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習しています。 今回は、前回に引き続き、レンタサイクルのデータをCatDataで分析していきます。 前回の記事では、学習用のデータとして準備した2011/01/01〜2012/10/31分のレンタサイクルの利用者数データを使ってモデルを作成しまし

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第3回:レンタル数を予測するモデルの学習

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 前回の記事では、AIの作成に向けた事前準備として、時系列データを分割しました。今回は、前回作成した 2011/01/01〜2012/10/31 分のデータを使って、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 CatDataを使

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第2回:AI作成に向けた時系列データの準備

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今回の連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発する Humanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、自転車のレンタル数を予測するモデルを学習します。 前回の記事では、データを「可視化」することで、データの傾向の確認を行いました。様々なグラフでデータを確認できて楽しかったです! 今回は、データを分割したり、モデルの学習時に不要となる情報をあらかじめ削除するなどの「データの前処理」を

スマホ利用時間データをノーコードツールで解析してみる|①可視化編

あけましておめでとうございます。 この記事が2023年最初の投稿となります。本年も当noteのご愛顧のほど、よろしくお願いいたします。 さて、近頃はたいそう便利な世の中になったもので、スマホさえあれば、ちょっと気になることがあったらすぐに検索、保存しておきたいシーンはすぐに写真か動画にすることができます。我々の生活にスマホは欠かせないものになりました。 ちなみに筆者におきましては、自宅の鍵、定期、電子マネー、書籍、地図、音楽、睡眠のログのビューワーなどなどさまざまなことを

レンタサイクルの利用者数を予測するAIをノーコードで作ってみた|第1回:利用者数と天候の可視化

こんにちは!ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です。 今年の夏休みは旅行へ行った方も多いのではないでしょうか。私も友人と旅行へ行きサイクリングをしました! 本連載では、レンタサイクルのデータを当社が開発するHumanome CatData(以下CatData)を用いて分析し、天候などの情報から日々の利用者数を予測してみようと思います。 これまでご紹介してきたCatDataの記事では、「猫の種類を予測する」というような対象が属するカテゴリをAIで予測する、という

もっと使えるAUC〜ROCカーブを利用してよりよいモデルを選ぼう

ヒューマノーム研究所・代表の瀬々です。 今回は、機械学習モデルを作成したあと、そのモデルの性能を評価する指標・ROCカーブ (Receiver Operating Characteristic curve)とAUC(Area Under the Curve)について解説します。AUCの計算のもととなるROCカーブの形から、よりよいモデルはどれなのか?を読み解く方法もご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。 モデル評価に使われる指標について〜精度とAUCAUCは、「故障

ポケモン好きがノーコードでポケモンデータをAI分析してみた | 第2回:伝説のポケモンを予測する

こんにちは!株式会社ヒューマノーム研究所でインターンをしている佐藤です! みなさんポケモンはお好きですか?2022年1月28日には、完全新作の「Pokemon LEGENDS アルセウス」が発売されました。私も先日からヒスイ地方へ行き、ポケモンの調査をしています。 前回に引き続き、ポケモン好きな私が当社が開発する表データ解析向けノーコードツール・Humanome CatData(以下「CatData」)を使って、ポケットモンスターのデータ(以下ポケモンデータ)の解析を行っ