SQLWindow関数とは？〜実行順ごとに解説〜

Window関数とは、ウィンドウと呼ばれる範囲のレコードに対して集計や演算を行う関数です。続きはこちらから。

時系列データ特徴量エンジニアリングの基本

時系列データには、普通のテーブルにはない「順序」という情報があります。この順序をうまく使うと、予測モデルの精度アップに役立つ特徴量を作ることができます。続きはこちらから。

【世界モデルの理論と実装】環境の構造を学習してシミュレーションする仕組みを理解する

世界モデル（World Model）とは、外界から得られる観測データをもとに、環境がどのように動くかを学習によって獲得するモデルです。続きはこちらから。

Claude Codeを長期間・高精度に使い続けるコンテキスト管理術

Claude Codeを長期間・高精度に使い続けるために、コンテキスト管理の見直しが効果的でした。本記事では、実際に試行錯誤して導入した4つのコンテキスト管理術について、実例とともに解説します。続きはこちらから。

【Databricks】メトリクスビューを使用してGenieの回答精度を向上させる

データ分析を行う際、一般的にはSQLを記述してデータベースに問い合わせを行います。しかしSQLには一定の専門知識が必要であり、ビジネスユーザーにとってはハードルが高い場面も少なくありません。続きはこちらから。

【入門】数式なしで理解するk-meansとGMMの違い

クラスタリングといえばまず名前が上がるのがk-means。しかし、「GMMってどう違うの？」「どっちを使えばいいの？」と迷ったことはありませんか？ この記事では、数式を使わずに直感的なイメージで２つの違いを解説します。続きはこちらから。

Databricks Metric ViewのYAML設定項目を徹底解説

Databricks の Metric View は、Unity Catalog 上で KPI や業績指標を「一か所で定義・再利用」するための仕組みです。BI ツールや Genie など複数の場所から同じ指標を参照できるため、「チームによって数字が違う…」という古典的な問題を根本から解決してくれます。続きはこちらから。

oundry Agent Service とは？ Azure AI エージェントの全体像をわかりやすく解説

この記事では、MicrosoftのAIエージェント構築プラットフォーム「Foundry Agent Service」について、基本的な概念から本番運用までのポイントをわかりやすく解説します。続きはこちらから。

拡散モデル入門　~「DDIMはなぜ速い？」を理解する~

今回はまずDDPMについて概説したのち、DDIMがなぜ高速な生成を行えるのかを、数式を最小限に抑えつつ、直感的なイメージで解説します。続きはこちらから。

【Tableau】二重軸でも集計を崩さず、凡例だけを整理する方法

Tableauで二重軸（例：売上＝棒、予算＝折れ線）を使ったグラフを作ると、凡例（色）には「売上がない商品」まで表示されてしまうことがあります。一方で、凡例を整理するために「売上 > 0」のフィルターをワークシートにかけると、売上だけでなく 別軸の「予算」まで集計対象から外れてしまうのが困りどころです。続きはこちらから。

【Databricks】AIエージェントでユーザーの入力に応じた動的なコード実行を実現する。

エージェントの機能としてユーザーの要求に応じてコードの実行が出来れば、エージェントの分析範囲が広がります。今回はユーザーの入力に応じて動的なPythonコードの生成および実行を実現します。続きはこちらから。

特徴量選択入門

機械学習モデルの性能は、どの特徴量（説明変数）を使うかで大きく左右されます。本記事では 特徴量選択（feature selection） の全体像を整理し、分類タスクを題材に scikit-learn を用いた実装例も紹介します。続きはこちらから。

Dataikuで学ぶ機械学習入門 〜AutoMLと4つの基本アルゴリズム〜

本記事では、DataikuのAutoMLに含まれる代表的な機械学習アルゴリズムのうち、4つの基本アルゴリズム—線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストーについて、それぞれの仕組みと用途を紹介します。続きはこちらから。

SQLサブクエリとは？〜実行順ごとに解説〜

SQLにおけるサブクエリとは、別のSQL文の内部に埋め込まれたSELECT文のことです。外側のクエリが内側のクエリの結果を利用して複雑な処理を行います。続きはこちらから。

DataikuでPCA（主成分分析）をやってみた

DataikuでPCA（主成分分析）をやってみました！Irisデータセットを使った手順を画像付きで解説します！DataikuでPCAを試すかたの参考になれば幸いです。続きはこちらから。