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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。
複数のデータフレームを一つにマージする方法
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。
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。
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。
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。
データソース・エクステンションのトラブルシューティングです。
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
テスラ、ソフトウェア、そして破壊的なイノベーション、モデルドリブン・ビジネス、など
データサイエンティストは実際何をやっているのか、ストーリー・テリングという言葉には気をつけろ、中国がデータとAIを使って国を統治する仕組み、ハドリーのインタビュー、など。
スタートアップのためのパワーユーザー・カーブ分析、ロビー業界にもデータとAIの波が、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
データベースからタイムスタンプ列のデータを取得する際に、データに適用したいタイムゾーンをExploratoryで設定する方法を説明した記事です。
Exploratoryでデータラングリング(データの加工)に関してできることの一覧をどうやって探したらいいかという時のガイドです。
国連の決議への投票結果データを用いて、各国間の関係性をベン図を使って調べてみます。
ワイド型のデータをロング型に変換するGatherコマンドを紹介します。
この記事ではMecabとRMeCabのインストール方法を説明します。
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。
ある列の順番を、他の列の値を元に入れ替える方法を紹介します。
Map Extensionストアからの地図のアップデートの仕方について書いてあります。
国連の投票記録に基づく国際関係についての分析を、Exploratory Desktopでどのように行ったのかを紹介します。
webスクレイピングして来た横綱の情報を基に、横綱の在位期間をコホート分析と生存分析で分析します。
Book of Whyのジュデア・パールのインタビューを訳しました。
ヒートマップを使って、アメリカの日系人収容所の年間の平均気温データを可視化します。
SpotifyのWeb APIを使ってジャンルや曲のデータをインポートし、Spotifyから提供される曲の特徴量を使ってジャンルの類似性や特徴を分析します。
Spotifyのデータを分析するための準備として、spotifyrパッケージをインストールする方法とSpotifyでAPIを使うための登録をする方法を説明した記事です。
データの形を変換するGather操作の例を紹介します。
ワイド型のデータをロング型に変換するGatherコマンドを紹介します。
Exploratory DesktopでSQLiteにRSQLiteで接続し、R Scriptの中でdplyrを使ってクエリーする方法を説明しています。
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。
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
それぞれの横綱の初土俵から現在まで(もしくは引退まで)の全ての場所の番付データをもとに、出世のスピードについて分析を行ってみました。
ExploratoryからGoogle BigQueryに接続し、データをインポートし、データの可視化、アドバンスな分析をするために、必要なGoogle Cloud Platform側の設定、Exploratoryでの設定を説明した記事です。
今話題のDremioをローカルのマシンにインストール、セットアップして、Exploratoryからアクセスする方法を説明したポストです。
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