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Japanese

青色の国は人口に対するイスラム教徒が50%以上の国、
オレンジ色の国は人口に対するイスラム教徒が50%より少ない国
モンゴルは他国と比べて圧倒的に一人あたりの羊の生産量が多い。
モンゴルは他の家畜の生産に比べて羊と山羊の一人あたりの生産量が圧倒的に高く、特徴的なことが分かる。
言語学でも予測と因果で対立する2つの文化、逆イールドカーブのデータを可視化、Tumblrの価値が1000億から3億へ、など。
北極星となる指標、最近の男女はオンラインで出会う、中国の影響力、ヘルスケアアプリの可視化の問題、株価の可視化、など。
AmazonのAI/データ社員教育、データ・プロダクトマネージャー、AIが株式市場で勝てない理由、など。
意思決定における予測と因果、SaaSの最重要指標エンゲージメント、データの自由な行き来、など。
因果推論は自動化できない、大量にデータがあるというのは競争優位ではない、など。
エクステンション・データが動かなくなった時のトラブルシューティングです。
括弧()で囲まれた文字列を取り除く方法を説明した記事です。
このブログポストでは、既に実行中のRServeのプロセスを探してきて、終了する方法を説明します。
レイ・ダリオの教え:信頼スコア、予測と因果関係は何が違うのか、など。
Exploratoryでプレゼンテーションスライドを作る方法を紹介します。
ファイナンシャル・タイムスがデータを使ってサブスクリプションビジネスを成長、テューキーの教え:データ分析とサイエンス、など。
Exploratoryデスクトップをインストール / 起動時にnw.jsとだけ表示されてアプリが起動できないときの対応方法をWindowsとMacそれぞれについて説明します。
この記事ではチャートやアナリティクスにコメントを入れて、それをノートに含める方法を説明します。
テューキーの教え Vol. 2、プロダクトの成功の鍵を握る指標とゴールの設定、など。
AIのバイアス、テューキーの教え、データ・インフォームド 組織の特徴、など。
このブログで既存の列の値を基に条件を指定し、その条件によって異なる結果を返し、新規列に格納する方法を説明します。
同じディレクトリの下にある複数のPDFファイルからテキストを一度に読み込む方法の解説です。
プロダクト・アナリティクス、テューキーと探索的データ分析、フォーキャストの評価の仕方、など。
列の値を新しい値に置き換える方法を説明します。
ExploatoryデスクトップからTreasure Dataに接続してデータを取得する方法を説明します。
この記事では位置を指定して、特定の範囲の文字列を列から取り出す方法を説明しいます。
人種差別的な犯罪予測AI、データサイエンス・チームのつくり方、など。
Exploratory v5.1リリース、モデル思考による意思決定、データサイエンスをいつ始めるべきか、など。
この記事では括弧の中のテキストを取り出す方法を説明します。
Exploratoryデスクトップを使って、ダッシュボードを作成し、他のメンバーとシェアする方法を説明したブログポスト
SaaSのKPI、プロダクト・エンゲージメント、「統計的有意」は禁止されるべきなのか、2つのタイプの意思決定、など。
複数の列の値の条件によって、TRUEまたはFALSEを値に持つ列を新たに作る方法を紹介します。
ある列の値がNAであったらTRUE、そうでない場合はFALSEを値に持つ列を新たに作る方法を紹介します。
MySQLに踏み台サーバー経由(ssh)でアクセスする方法を説明しています。
Exploratoryデスクトップでウェブ・プロキシを設定する方法を説明した記事
Exploratoryのアナリティクス・ビューを用いて、決定木を作る方法を紹介します。
Exploratoryのチャート機能を使って、ワードクラウドを作る方法を説明します。
エビデンスにもとづいた政策などというものは存在しない、AIに飲み込まれてしまったカメラ、あなたの組織のデータサイエンス本気度を試す4つの質問、など。
Spotify vs. ラジオ、アメリカのAI戦略2019、アメリカ大企業のAI・ビッグデータ導入状況、など。
Exploratoryデスクトップを新しいバージョンにアップグレードする方法を説明したブログです
政治と無知によって無視されるAI、アメリカの悲惨なミドルクラス、意味づけという壁にぶつかるAI、など。
気づき力、AI時代に乗り遅れるヨーロッパ、P値の問題、など。
シンプル・マークダウン・エディタによるノートの紹介
このノートでは、新規にレポジトリを作ってスイッチするケース、既存のレポジトリを別の場所にコピーしてスイッチするケース、別のPCに移行するケースを説明します。
阿部首相に関するTwitterのデータから、テキストマイニングしてワードクラウド を作成するまでを説明したブログです。
AIによってテック企業はますます強くなるのか、データは「事実」ではない、アメリカ政府はデータを公開がデフォルト、など。
この記事では、Google BigQueryとの連携における既知の問題とその回避策を説明します。
Netflixのデータ文化と人脈文化の衝突、クラシフィケーションと確率的思考の違い、シリコンバレーへの一極集中化、など。
2018年の世界のAIトレンド、統計のモデルと機械学習のモデルの使い分け、中国のデータラベル付け工場、など。
Stitch Fixに学ぶイノベーションを生み出すためのデータサイエンス組織の作り方、Google.orgはどうやって従業員のデジタルスキル向上を支えているのか、
生徒の将来に備える大学の試み、など。
阿部首相に関するTwitterのデータから、トークナイズ、Nグラム、TF-IDF、K-Meansクラスタリングという流れでTweetデータの類似を分析したブログです。
ExploraoryデスクトップでGoogle SheetやGoogle Analyticsなどの、OAuthのコネクションを作る際のトラブルシューティングガイドです。
世界中の企業のAI導入の最新状況、機械学習って何、良い指標とは、など
世界最大ヘッジファンドの考えるAIと意思決定、SaaSのための18のセールスKPI、AmazonのHQ2、など
Exploratory v5.0の新機能の紹介です。新しいUIデザインとエクスペリエンス、データラングリングの新しいUI、チャートのピン機能、マーケットバスケット、決定木、K-Meansクラスタリング、ダッシュボードなどです。
AirbnbのデータサイエンティストであるRobert Changによる、実際のビジネスの場面で機械学習を使いこなすためのフレームワークの紹介です。
データ・ドリブンとデータ・インフォームドの違い、機械学習を使いこなすには、サッカーもアナリティクスの時代、GoogleのためのGDPR、など
Exploratory v5.0、データサイエンティスト養成読本、勉強会、など。
この記事では、現在使っているマシンから別のマシンへプロジェクトを移行する方法を説明します。
時間データのタイムゾーンの表示、タイムゾーンの変換と修正についてまとめています。
Windows環境でExploratory Desktopを使用する際に、画面が見切れてしまう問題の解決方法を説明した記事です。
未来の仕事 by 世界経済フォーラム、世界の貧困のアフリカ化、貧困の指標の再定義、AIの独占と格差、など
データをうまく可視化することによって自分に都合の良いストーリーを作り上げることができます。今回はエコノミストによって作られたチャートに隠された意図に迫ってみたいと思います。
意思決定を高校で教えよう、世界の経済にAIが与えるインパクト、因果関係と機械学習、GoogleとMastercardの連携
AIの民主主義に対する挑戦、データサイエンスのスキルを持った人材不足、など
近年横綱になった力士(千代の富士から現在まで)の、横綱になるまでの番付を可視化してみました。Qiitaの記事「横綱の出世スピードを可視化したら、朝青龍が無茶苦茶早く、稀勢の里が異様に遅いのがわかった」(https://qiita.com/kei51e/items/dc57ba708ececd5af565) で使われているデータです。

データ元:Wikipediaの各横綱のページ。こちらの横綱一覧のページに、それぞれの横綱のページへのリンクがあります。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%A8%AA%E7%B6%B1%E4%B8%80%E8%A6%A7
過去16年の取り組み結果を日本相撲協会公式サイトからスクレイプしました。
データソース:http://sumo.or.jp/ResultData/torikumi
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