時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開します - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、 NTT Communications Advent Calendar 2022 24日目の記事です。 はじめに イノベーションセンターの木村と申します。初めてのアドベントカレンダー&Engineers’blog投稿です。普段の業務は、機械学習をもちいた時系列データ分析の研究開発やお客様データ分析案件支援を主として行っています。プライベートでは自転車にお熱でZwiftでバーチャルライドをしたり、最近ではテクニック向上のためバニーホップの練習に励んでいます（なかなか上達しません…）。 今日はクリスマスイブということで、時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」 をプレゼント（？）します！年末休みのお供にぜひご照覧ください。 サマリー 時系列データ分析コンテンツ「ごちきか」を公開しました （余談として）基盤やデプロイ方法を紹介します What is 「ごちきか」？ 私たちのチームでは、
「意思決定」の視点がないデータ分析が失敗する理由 元大阪ガスの河本薫氏が解説
ビジネスの現場で活躍できるデータサイエンティストに求められる能力とは。そして実際に問題を見つけ、それを分析し、業務に役立てるためのポイントは何なのか。滋賀大学の河本薫教授が説明した。 「あらゆるデータ分析は、意思決定に役立つものでないといけない。筋の悪い分析に着手しないためには、具体的にどういう意思決定に役立つかをイメージする必要がある。これを考えるのがデータサイエンティストの仕事だ」――滋賀大学 データサイエンス学部の河本薫教授は、ビジネスの現場におけるデータ分析の在り方について、こう語った。 河本教授は、前職の大阪ガス時代にデータ分析専門の組織を立ち上げ、「エネルギーの需要予測」「電力の価格予測」など、データを駆使して業務改革に取り組んだことで知られている。 プロジェクトを成功に導くには、どういった点に気を付ければいいのだろうか。河本教授が11月7日に開催されたデータ活用に関するイベン
データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】 - Qiita
はじめに お久しぶりの更新です。 【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門シリーズでは、データ分析の考え方（第一週）、Excel上級（第二週）を省略して、データベースとSQL入門（第三週）から書き始めました（省略した理由は前に説明した）。 でも、Twitterで読みたい記事のテーマについての投票結果によると、データ分析の考え方にする方が多いので、やはりその部分を書いてみます。 あくまで自分の経験談ですから、間違っているがあるかもしれません。いつでもご意見大歓迎。 データ分析の重要性が高まるにつれて、便利なデータ分析ツールや手法が次々に現れています。しかし、効率的にデータ分析を行うためには、一定の思考と手順の流れが必要とされます。それを知らないと、多機能の分析ツールや手法に振り回されて、「分析のために分析」になりがちです。 ルート(√)、因数分解、解の公式などの解き方で二次方程式を解
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
楽天･JAL･ANAが頼ったデータ分析の｢超新星｣
楽天、日本航空（JAL）、全日本空輸（ANA）、ローソン、JTB――。名だたる日本の大企業が群がる、米国発ベンチャーがある。社名は「Domo（ドーモ）」。日本語の「どうも」が由来だ。 ドーモが手掛けるのは、ビジネスインテリジェンス（BI）と呼ばれるソフトウエア。顧客企業がBIを用いれば、社内のさまざまなシステムに分散しているデータをまとめ、リアルタイムにグラフなどでわかりやすく可視化したり、分析して改善策を提示したりできる。 親日家CEOが名付けた「どうも」という社名 なぜ「どうも」なのか。同社のジャシュ・ジェイムズCEOは、顧客から「どうもありがとう」と言われる会社になりたいという思いを込めたという。米国ユタ州出身のジェイムズ氏はモルモン教の伝道師として1992年、当時19歳で来日し、2年間生活していたという親日家だ。ドーモの前身「Shacho Inc.」も日本語の「社長」が由来である。
ExcelでPowerQueryを使ってデータ収集分析 - Qiita
はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Excel2010以降に対応しています。 ファイル・DB・Webサービス等からデータを読み込み、変換・加工してExcelのシートに出力できます。 VBAのマクロの記録と同じように、画面上で操作するとクエリ（読み込み手順の定義）が生成されます。 複雑な加工をしない
データ分析初心者向け、Pythonでデータ取得＆グラフ描画する方法 - paiza times
秋山です。 サービスを運営していると、いろいろなデータから必要な情報だけを取得して分析するような機会もたくさんあるかと思います。 分析に使えるツールは世の中にたくさんあるので、どれが使いやすいかは人それぞれですが、今回は「分析を始めたばかりで何をどうすればいいのかわからない…！」という方のために、Pythonを使って初心者向けのデータ分析のやり方を紹介します。 ■使用する環境 paizaでは、Pythonを使ってスキルチェック問題の回答データや、ユーザーの情報等の分析をしています。（R言語を使っていたときもありましたが、私がPythonのライブラリにある便利機能を使いたかったのと、R言語があまり得意ではなかったので移行しました） 今回は、Python3がインストール済みの環境を想定しています。これから出てくるコードもPython3を推奨しています。 下記のライブラリを使用します。 Jupy
米Microsoft、Rベースのデータ分析プラットフォーム「Microsoft R Server 9.0」を発表 | OSDN Magazine
米Microsoftは12月7日、統計解析言語Rベースの商用データ分析プラットフォーム「Microsoft R Server 9.0」を発表した。Ubuntuのサポートや機械学習パッケージの導入、Spark 2.0のサポートなどが行われている。 Microsoft R Server（MRS）はオープンソースのRエンジン上にプロプライエタリ技術を加えたデータ分析プラットフォーム。Microsoftは2015年にR言語を開発するRevolution Analyticsを買収しており、買収前まで「Revolution R Enterprise」として提供されていたものの後継となる。デスクトップ向けの無償版「R Client 3.3.2」も同時に公開した。 Microsoft R Serverとしては8.0に続くメジャーアップデートとなる。Microsoftの様々な製品で試したという最新の機械学習
当社データサイエンティストがこよなく愛している『mコマンド』で数億行を高速集計する話 - ハウテレビジョンブログ
どうも。 1月に入社したばかりの、データ分析担当のn_maoです。 と言いながら、最近はHTMLとjsばかりいじっております。 それはそれで楽しいです。 さて今回はデータ分析のざっくりとした仕事内容と、その分析にかかる手間を省くツールをご紹介します。 データ分析の仕事 まずは私の行っているデータ分析という仕事の内容をご紹介します。 私の主な仕事は大きく分けて４つです。 売上げ、会員登録数などの簡単な集計&自動レポーティング データベースからの知識発見（いわゆるデータ分析） 分析結果をもとにした企画立案 実施された企画の効果検証 あくまで私個人の仕事内容であり、データ分析者全員に当てはまるわけではありません。 アルゴリズムの研究開発の方や、インフラ寄りの方もいらっしゃるでしょう。 ですが、同じ職種の方で業務範囲が被っている方も少なからずいらっしゃると思います。 これら４つの業務の中で一番時間
データ分析の目的は？データ分析５つのステップ『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 - ビジネス書をビジネスのチカラに。書評ブログ
『データ分析の教科書』髙橋 威知郎 14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書 作者: ?橋威知郎 出版社/メーカー: かんき出版 発売日: 2014/09/18 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログ (1件) を見る データ分析 データの分析。 データが大切と言われたりしますが、それはデータ自体というよりも、データの分析が大切という意味でしょう。本書では、データの分析について取り上げています。 ▼ ここに注目 ▼ 「大切なのは、データ分析の結果に基づいて、どんなアクションにつなげるのかという点であり、アクションを実施して、売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。」（p.23） データ分析の目的は、成果につなげること データ分析の目的は、行動につなげて、成果を上げることだそうです。 たしかに、ただ分析するだけでは意味がないで
Zenlogicホスティングが断続的にご利用しづらい状況について｜プレスリリース｜ニュース｜Zenlogicのファーストサーバ株式会社
6月7日開催「Japan Cloud & Datacenter Convention 2024... その他 2024年05月15日 IDCフロンティア、小・中規模のWebサイト向けに純国産ホスト型WAF「SiteGuard S... サービス 2024年05月09日 【帯域追加】「バーチャルブリッジ（インターコネクト：メガクラウド）」に50Mbps～500Mb... サービス 2024年05月09日 日本最大級の小説投稿サイト「小説家になろう」のインフラに国産クラウド「IDCFクラウド」が採用... クラウド 2024年04月24日 IDCフロンティア、はてなのサーバー監視サービス「Mackerel」を「IDCFクラウド コン... サービス 2024年04月17日 マイクロソフト社およびレッドハット社製品のライセンス料金改定に伴うクラウドサービスの利用料金の... クラウド 2024年
データ分析とデータ活用のあいだ--「意思決定者」とのコミュニケーション
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 「ビッグデータ」という言葉を、本稿の読者であれば聞いたことがあるだろう。Googleトレンドによれば、この言葉は2011年の後半からニュースに登場するようになり、2012年、2013年と、年を追うごとに取り上げられることが増えていることがわかる。 Gartnerによると、2012年は58％、2013年は64％の企業や機関がビッグデータテクノロジへの投資を検討、あるいは実施しているとされている（※）。活用の機運は、確実に高まっていると言えるだろう。 その一方で、ビッグデータ活用とは具体的にどんなことができて、実現には何が必要なのか、はっきりとした答えを持つ人はあまりいないのではないかと感じている。 筆者は2012年から、現在の職場である富
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