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Team Exploratory

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。
列の値を新しい値に置き換え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。
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。
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。
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。
DAU / MAU比率計算用のデータ。
イーロン・マスクとジャック・マーがAIについて議論したら、誰のためのデータサイエンスか、データサイエンティストの給料、など。
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。
自転車シェアリグサービルのデータを可視化やランダムフォレストの手法を使って探索的データ分析したノートです。
Convert or remove special characters to make the column names clean!
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。
Data Source:

Chronological List of Presidents, First Ladies, and Vice Presidents of the United States (https://www.loc.gov/rr/print/list/057_chron.html)
シリコンバレー企業のNorth Star指標の選び方、ファッション業界もデータとアナリティクスの時代、USのヘルスケアの問題の可視化、など。
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。
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。
Categorizing Nummbers, Conditional Limit, New Summarize/Rename UIs, Training/Test Data Split, Power Analysis Prophet Updates, & more!
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。
This post explains how to workaround the issue that your user profile file is broken and cannot open projects.
In this blog post, we explain a way to connect to Amazon Athena with Exploratory using Athena Data Source
This post explains a way to access Treasure Data from Exploratory
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。
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。
This blog post explains known issues and workarounds for the issue related to SQL query to import data from Databases
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。
This post explains a way to export your Boxplot stats number as Excel / CSV.
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。
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。
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.
It explains how to replace existing column values with new values
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
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.
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。
Data Source:

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

https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.884141
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
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)
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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