売上、需要、センサーデータ、日別・週別・月別の数値推移など、時系列データを見て
「そもそも予測できそうなのか」「何が詰まりどころなのか」 を診断します。
AIや機械学習でとりあえず予測を回してみたものの、
精度が出ない
何が悪いのかわからない
データ量が足りるのか不明
特徴量の作り方が合っているかわからない
評価方法が正しいか不安
という状態はかなり多いです。
このサービスでは、モデルをいきなり作る前に、
時系列データとして見たときの問題点・予測可能性・改善の方向性 を整理します。
「とりあえずAIに投げる」前に、
まずデータの状態を冷静に見たい方に向いています。
私自身は、大学院で3年間、確率統計モデリングの研究に取り組んでいます。
これまで、決定木、ガウシアンプロセス、カーネル法、ベイズ推定などを用いたデータ分析・予測モデルの設計を中心に扱ってきました。
特に、時系列データに対して
「そもそも予測できるのか」
「なぜ精度が出ないのか」
「評価方法や設計が妥当か」
といった点を整理するのが得意です。
このサービスでは、単にAIや機械学習を回すのではなく、データの性質や前提を踏まえて、何ができて何が難しいのかを率直にお伝えします。
ご購入前またはご購入後の最初のメッセージで、以下の内容をご共有ください。
何を予測したいのか
・1行が何を表すデータか（日次、週次、月次など）
・目的変数の列名
・利用可能な説明変数の概要
・データ件数
・現在困っている点
・すでに試した手法や分析内容
・データ共有が可能な場合は、列名一覧またはサンプルデータ
データ共有が難しい場合でも、列名・データ構造・課題感が分かれば可能な範囲で対応します。
なお、本サービスは時系列データの診断と改善提案が中心です。
予測精度の保証、実装代行、無制限の修正対応は含みません。
また、以下の点をあらかじめご了承ください。
ご共有情報が少ない場合、診断の精度もその範囲に限られます
データの性質によっては「現時点では予測が難しい」という結論になる場合があります
ご相談内容が当初の想定より大きい場合は、有料オプションまたは別サービスをご案内することがあります
機密性の高いデータは、必要部分のみの共有をおすすめします
スムーズに進めるため、購入後3日以上ご返信がない場合は、状況に応じて正式な納品またはクローズ対応とさせていただく場合があります。
