リードマネジメント実践録 リードマネジメント実践録2｜週1回15分の1on1で部下の“上質世界”を知る方法
リードマネジメント実践録の第2回。週1回15分の1on1を通じて部下の「上質世界」に触れた実録です。部下育成に悩む管理職の方に役立つヒントを紹介します。
2025-09
リードマネジメント実践録 
データサイエンス Pythonで実証！トレンドや時間項を含むデータの定常性を検証し柔軟に分析する方法
実務データの多くはトレンドや時間項を含む非定常系列です。本記事ではPythonで6種類のデータを生成し、ADF検定とKPSS検定を用いて定常性を検証。非定常の原因を見極め、柔軟に分析手法を選ぶための実践例を紹介します。
リードマネジメント実践録 リードマネジメント実践録1：部下が自律的に動かない悩みと、私が見つけた解決の糸口
コンサル業界の人材育成は「本人任せ」が常識。超有能タイプではない部下を育成する責任を負ったマネジャーが、リードマネジメントを実践し始めた記録を公開します。
データサイエンス Pythonで実証！時系列分析の第一歩：定常性をADF検定で確認する
時系列データを扱うなら「定常性の確認」が必須。本記事ではランダム変数とランダムウォークを例に、PythonでADF検定を実行して定常・非定常を判定する方法を解説します。偽物の相関を避けるための第一歩を学びましょう。
子育て 幼児2人乗せ自転車で膝が当たる悩みを解決！サドルを後ろに下げる方法（図解付き）
幼児2人乗せ自転車で膝が当たる問題を解決！ショックアブソーバーを使いサドルを後ろに下げる方法を写真付きで初心者向けに解説します。
データサイエンス Pythonで実証！ランダムウォークで76%の偽物相関が出る理由！
時系列データを使った回帰分析では偽物の相関が現れることがあります。この記事を読むことで、時系列データで偽物の相関が起こる理由、実際にPythonで検証する方法、データ分析で注意すべきポイントがわかります！