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マーケティングミックスモデリング（Marketing Mix Modeling：以下，MMM）は，企業がマーケティング活動の効果を評価し，最適化するための統計的な手法です．MMMは，広告，プロモーション，価格設定，流通チャネルなどの様々なマーケティングに関係する要素を分析し，それらが売上や市場シェアにどのような影響を与えるかを明らかにします．企業は，MMMを活用することで限られた予算を最も効果的に配分でき，投資対効果（Return On Investment：以下，ROI）を最大化することができます．本記事では，MMMの基本概念，具体的な適用方法，成功事例について詳しく解説します．

決算情報を扱う際には，多くの情報を正確に管理・分析することが求められます．特に，財務情報の詳細な把握は企業の健全性や将来の見通しを評価する上で非常に重要です．本記事では，筆者が作成したExcelファイルを用いて決算情報を効率的にまとめる方法について解説します．具体的には，連結決算と四半期決算のデータをどのように整理し，分析に活かすかについて説明します．

本記事では筆者がテキトーに入力したデータをもとにPuLPを用いた数理最適化の方法について簡単に解説しました．実際のデータを入力してみると意外と自身が感じていた感覚と同じ結果が出てくることもあり，自身の販売戦略の定量的な裏付けが得られる場合があります．ちなみにですが，筆者はお手伝いしていた農園の販売戦略を練る際に，数理最適化を使うことで定量的な戦略を練ることができました．

本記事では，既存のオープンソースデータセット（UC Irvine Machine Learning Repositoryに公開されているOnline Retail）を用いてアソシエーション分析について解説しました．特に，本記事では理論的な部分や学術的な内容についても触れながら解説しました．

本記事では株価情報の可視化に使えるmplfinanceについて具体例を交えながら使い方を解説したいと思います．他の記事では，移動平均線の入れ方などについて解説していることが多いですが，今回は移動平均線の入れ方などに加えて出力する図のフォーマットを変える方法についても詳しく解説していきます．

本記事では株価情報分析のためのデータベースの設計例をご紹介します．これにより，毎回pandas-datareaderを用いたデータ取得が必要なくなり，移動平均線など株価だけではなく計算値も格納ができます．なお，今回は，pandas-datareaderで取得可能な株価情報のみに焦点を絞ってデータベースの設計例を示します．

経営の意思決定モデル作成や株式情報の分析だけに集中ができるようにある程度の機能を備えたデータ解析環境を構築できるDockerfileを作成しました．

S&P500は，アメリカの主要な株式市場指数の1つであり，500社の大手上場企業の株式価格の変動を示しています．この指数は，株式市場の健全性や経済の活況を示す指標として広く使用されており，世界中の投資家にとっても重要な情報源です．