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Team Exploratory

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。
This post explains how to add comment to your Charts and Analytics and include them on Note and Slide.
Data Source:

Data World (https://data.world/rdowns26/sf-chronicle-wine-competition-results)

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Scraped from SF Chronicle's annual wine competition results: http://winejudging.com/medal-winners/

Data is available from 2014 - 2019, although formatting is slightly variant between years.

Wine awards range from best to worst as:

Best of Class
Double Gold
Gold
Silver
Bronze
And sweepstake wines are overall the top wines picked.
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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。
I did an analysis to find out which universities/countries are making significant improvement on the total score.
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。
This post explains a way to perform One-Hot Encoding for Categorical Columns
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。
This post explains how to merge multiple data frames into single data frame.
複数のデータフレームを一つにマージする方法
It explains how to replace existing column values with new values
列の値を新しい値に置き換える方法を説明します。
This blog post explains how to extract a range of text from using positin.
Finding locaitons from logitude/latitude data using boundary data with GeoJSON
This post explains a way to access Treasure Data from Exploratory
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。
This blog post explains a way to shutdown not responding RServe to fix an issue that Exploratory does not startup or cannot open project correctly.
This blog explains a way to create a new column based on existing column and conditions.
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。
This note explains Markdown Syntax for writing a note with Exploratory
Exploratory v5.1 Released!
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。
How to create Presentation Slides on Exploratory
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。
This note explains three Repository Switch cases. First is the case where you create a completely new repository. Second case is where you copy an existing repository to new location. Thrid case is migrating to another PC.
This blog post explains how to extract text between parentheses
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。
Explains How to Check Whether the Value is NA or Not.
This post explains how to setup Systen Encoding for Exploratory Desktop on Windows
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。
This document explains How to access MySQL through ssh tunnel
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
This document explains how to setup Web Proxy on your Exploratory Desktop
This blog explains how to create a Linear Regression Model as a step then predict with new data.
Learn what's new in Exploratory v5.0! New UI & Design, new data wrangling UIs, Decision Tree, Market Basket Analysis, K-Means Clustering, Chart Pinning, and more!
Evidence Based Policy Don't Exist, Predictive Policing, AI is Risk, AI eating camera, etc.
It explains how to create a decision tree with the Decision Tree Analytics view feature in Exploratory.
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。
Explaning how to create a Word Cloud with Exploratory's Chart feature.
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。
Data Source:

NVCA - Venture Monitor - 4Q PitchBook-NVCA Venture Monitor XLS Data Pack

https://nvca.org/research/venture-monitor/
This blog post explains how to upgrade your Exploratory Desktop to Newer Version.
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
Power of noticing, P values are just the tip of the iceberg, Ignored AI in Flint/Michigan, etc.
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。
Data Source:

”CO2 emissions and ancillary data for 343 cities from diverse sources.”

https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.884141
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。
Finding locations from longitude/latitude data by using Google Maps APIs.
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。
This note explains a way to convert your numeric values to scientific notation and creae a new column with it.
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。
Date / Time Aggregation
Aggregation Methods
Multiple Lines by Color
Multiple Lines by Multiple Columns
Multiple Charts by Category (Subplot)
Trend Line
Reference Line
Window Calculation Methods
Missing Values Handling
This is a demo dashboard with Numbers, Viz Charts, and Analytics Charts.
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。
Troubleshooting around Data Source Extension
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。
Troubleshooting around OAuth Connection used in Exploratory Desktop
What is machine learning?, AI adoption by companies worldwide, U.S. Gov Data List, Father of AI Worry about AI Monopoly, etc.
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
AI and Decision Making, 18 Most Important Sales KPIs, Propaganda and Machine Learning etc.
Introducing how to transform the Long data to the Wide data with Spread Command.
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。
Data-informed vs. Data-driven, Analytics in Soccer, Wall Street shares data, not reports, etc.
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
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
The 34361 men, women and children who perished trying to reach Europe.

Data Source:
https://github.com/ondata/the-list
I have visualized the places he visited for his three shows - No Reservation, Parts Unknown, The Layover - with Map.

The data was collected and shared by Christine Zhang (https://twitter.com/christinezhang)
Data Source:
The Digital and Cyberspace Policy program’s cyber operations tracker (https://www.cfr.org/interactive/cyber-operations)
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
データはこちらのウェブサイトより、スクレイピングしてきました。

http://weathernews.com/ja/nc/press/2012/120124.html
Data: the Bureau of Alcohol, Tobacco, Firearms and Explosives (https://www.atf.gov/resource-center/firearms-trace-data-2016)
Titanic Data originally from rpart.plot https://CRAN.R-project.org/package=rpart.plot
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