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2026/8/21
機械学習
現場で実用的な需要予測モデルを構築するためのデータ前処理と特徴量エンジニアリングを解説。在庫切れに伴う欠損値・外れ値の適切な処理、カレンダーやラグ特徴量の設計、時系列特有のデータリーケージ防止策まで実務ポイントを網羅してご紹介します。