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Exploratory Online Seminar
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予定
ダッシュボード、ノート、スライドの作り方
2019/6/20(木)午後12時 - 1時(日本時間)
Exploratoryのダッシュボード、ノート、そしてスライドの紹介とそれらの作り方の話をします。
当日こちらのURLより参加ください。
Analytics: 決定木の紹介
2019/6/27(木)午後12時 - 1時(日本時間)
機械学習のアルゴリズムのうちの一つで有名な決定木の紹介と、Exploratoryの中での使い方の紹介をします。
当日こちらのURLより参加ください。
Analytics: ランダムフォレストの紹介
2019/7/4(木)午後12時 - 1時(日本時間)
データサイエンティストの間でよく使われている機械学習のアルゴリズムのランダムフォレストの紹介と、Exploratoryの中での使い方の紹介をします。さらに、変数毎の影響度の見方や、不均衡データの調整、ボルータの話もします。
当日こちらのURLより参加ください。
過去のオンライン・セミナー
Exploratory v5.1とv5.2の紹介
2019/6/13(木)午後12時 - 1時(日本時間)
Exploratory v5.1とv5.2の新機能の紹介と、そのうちの以下の機能のデモをします。
  • ボルータ(ランダムフォレスト)
  • 限界効果(ロジスティック回帰)
  • 変数重要度(線形回帰)
  • チャートの色のハイライト機能
  • チャートのコメント機能
録画:リンク
データラングリング:テキスト・データの加工
2019/1/16 (水) 午前9時-10時(日本時間)
テキスト・データを加工するための様々なデータラングリングの手法を紹介します。さらに、簡単な正規表現の紹介もデモを交えながら紹介します。
録画:リンク
スライド:リンク
サンプル・データ: ユーザー・データ
データラングリング:日付、時間データの加工と可視化
2019/1/9(水) 午前9時-10時(日本時間)
日付、時間データの加工が自由自在にできるようになるとデータ分析の幅が一気に広がります。様々なデータラングリングの手法を使って、日付、時間データを簡単に加工し、さらに可視化していくことで、より深い理解を得る方法を紹介します。
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サンプル・データ: アクティビティ・データ
アナリティクス:K-Means クラスタリングの紹介
2018/12/19(水) 午前9時-10時(日本時間)
K-Meansクラスタリングという、データの中にあるパターンを認識することによってデータを自動的にグループ分けする機械学習のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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サンプル・データ: US Baby データ
アナリティクス:Time Series Anomaly Detection(時系列データの異常値検出)
2018/12/12(水) 午前9時-10時(日本時間)
Twitterのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたAnomalyDetectionという時系列データの異常値を検出するアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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アナリティクス:Prophetアルゴリズムを使った時系列予測
2018/11/27(火) 午前9時-10時(日本時間)
Facebookのデータサイエンティスト達によってオープンソースとして公開されたProphetという時系列予測のアルゴリズムを、 Exploratoryのアナリティクス・ビューを使って紹介します。
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Exploratory v5.0の紹介
2018/11/16(金) 午前9時-10時(日本時間)
2018年10月にリリースされたv5.0の新しくなったUIとエクスペリエンス、さらにいくつかの新機能のデモをします。
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日本語のテキストデータを形態素解析して、似たような文書をグループに分ける(クラスタリング)
Twitterからデータを取ってきて、それをMeCabを使って形態素解析し、TF-IDFでそれぞれのTweetを定量化し、最後にK-MeansでTweetsをクラスタリングするという流れを紹介します。
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