TAGGED IN

Team Exploratory

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。
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。
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
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!
In this post, you will learn how to:

1. Install BIS Package
2. Write R Script with BIS Package to Download Data
3. Clean Up Data to Convert Text to Date
4. Visualize Data
5. Categorize Numeric Values / Create Bins
6. Handle Missing Values in Chart
Separate to Columns, Country Mapping with countrycode function, Unite Multiple Columns, Recode Country Names, Fixing Title name with if_else function, Visualizing Map with LInes, etc.
This post explains known issues around Google BigQuery integration and explains workarounds for them.
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。
This post explains a way to move a project from one machine to another machine.
This post introduces you how to use K-Means Clustering feature under Analytics view to gain more insights from the clustering result. You can find the relationships among the categories and among the variables with various charts that are automatically generated under Analytics view.
シンプル・マークダウン・エディタによるノートの紹介
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。
Learn how you can find the time zone used for your data and how to convert and fix the time zone.
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。
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
An blog that explains how to create a Dashboard with Exploratory Desktop.
This document explains how you can re-link database connection information on imported EDF.
This blog post explains an workaround for the issue that that scheduled Amazon Athena Data Source ends up with empty result
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。
This note explains a way to fix the issue that Exploratory Desktop is not fully visible on Windows
You can learn how to aggreate daily data by rounding (floor) date/time data with Mutate, grouping the data with Group By, and aggregating the data with Summarize steps.
You can see how you can show the percent of total with the bar chart and also how to show the values on the plot area.
Some fruits like Blueberry, Lime, Mango, Avocado, etc. have increased their popularity among Americans over the last 40 years.
The Future of Jobs, Redefining Poor, Notebook War, Concerns about AI Monopoly, etc.
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。
Decision-Making should be taught at schools, Fake News Declined on Facebook, ML vs. Causal Inference, etc.
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
Why AI and Big Data Favor Tyranny, Data Science skill is in much demand right now by LinkedIn, etc.
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
Tesla's disruptive innovation with Software and Data, etc.
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
You will learn all the things you can do with Note in Exploratory.
Beware of ‘storytelling’ in data and analytics, What Data Scientists Really Do, A conversation with Hadley Wickham, China with Data+AI, Correlation between Facebook usage and Anti-refugee violence, I don't like Notebooks, etc.
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。
How the coal mining employment impacted on the opioid epidemic, The Power User Curves, The lobbying indsustry is getting revolutionized by Data and AI
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
You will learn how to use R's quantile function to calculate the percentile with Group By and Summarize steps.
This blog post explains how you can upload large JSON file to Dremio and query it from Exploratory and do Advanced Analysis and visualization.
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
This post shows how you can configure the number formatting for various chart types.
R Generation: 25 Years of R, What ML can do, can't do, A/B Test Guideline, MAU/DAU - Engagement Rate, etc.
25年にわたるRの進化の歴史、機械学習に何ができて、何ができないのか、など。
This is a demo dashboard with Numbers, Viz Charts, and Analytics Charts.
In this post, you will learn how to do the following tasks in Exploratory:

1. Convert Characters to Date & Time
2. Extract Date & Time Attributes like January, Monday, etc.
3. Calculate Duration Between Two Different Dates
4. Filter Data based on Date & Time Values
5. Round Date & Time Values
You will find how to get companies' historical stock prices in Exploratory.
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。
Intercomによる成功するアナリストの条件:ストーリーテリングとパートナーシップ、バイアスのない意志決定には結局AIなのか、GoogleがAIに関してハイプを撒き散らし続ける3つの理由
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。
I'll explain two ways to add Total Column and Total Row. One is to use Pivot Table under Viz, and another is to create a data wrangling step to calculate them and make that as part of he base data itself.
Airbnbで必要とされる3つのタイプのデータサイエンスの仕事、Googleの考えるAIとデータサイエンスに必要な職種
この記事ではMecabとRMeCabのインストール方法を説明します。
イギリスでのAIの自動化、AIのワールドカップの予測、日本と欧米の国家レベルのAI戦略
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。
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.
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)
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
This blog post explains how to upgrade your Exploratory Desktop to Newer Version.
It explains how to create a decision tree on Exploratory's Note using R packages.
In this blog post, we explain a way to connect to Amazon Athena with Exploratory using ODBC Data Source
In this blog post, we explain a way to connect to Amazon Athena with Exploratory using ODBC with R Script
ExploratoryのNoteを用いて、決定木を作る方法を紹介します。
データ分析の文化がなかったメジャーリーグのアストロスがどうやってデータ分析を武器にワールドシリーズで優勝できたのか?
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。
This article describes how to order a column based on the data in the other column.
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。
This is how you can upgrade the maps when they are upgraded at Map Extension Store inside Exploratory.
This blog explains how to setup a default timezone for query result for timestamp column.
This blog post explains the Clean Column Names default beavior changes made for v4.4 and also explains a way to use old way of column name clean up.
It describes how to get Day of Week Names from Date data.
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。
「なぜ」に答えられない現在のAIは、インテリジェンスではない、全てのプロダクトマネージャーが知っておくべき5つの機械学習の限界と対策
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。
AI/データサイエンスのプロジェクトが失敗する10の危険なサイン
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。
Exploratoryのノート機能を使って、ワードクラウドを作る方法を説明します。
Airbnbのマーケティング最適化、FacebookのAIのトレーニンのためのInstagramの写真とハッシュタグ、Netflixで出世するには統計の知識が必須
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。
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
No search result found
Loading