大阪都構想の投票結果を区ごとに分析してみた - Qiita
はじめに 私は現在大阪市に住んでおり、一昨日の都構想投票はテレビにかじりつきながら見ていました。 経過を見ていて思ったのが、区ごとの結果の差が顕著に出ており、分析対象として適したデータが得られそうだと感じたため、詳しく分析してみました。 ※下図はおおさか維新の会HP掲載の、都構想における新旧区分け GitHubに、使用したスクリプトやクレンジング後のデータをアップロードしています Qiitaのガイドラインにあるように、あくまで技術記事としての領分を超えないよう、政治的な深い考察は避け、得られた事実のみを列挙していこうと思います。 また、私は因果推論のような高度な分析のスキルは持ち合わせていないので、「さらに深い知見を得るためにはこうしたらいい」 というような手法に関するアドバイスがございましたら、コメント頂けると大変ありがたいです！ 結論 結論に至るまでの手順は次章以降で述べますが、以下の
MECEとは？デキるビジネスは知っているスキルを全力で解説してみた【MECE完全版】 | 考えるを考えるメディア
Pocket 突然だが、あなたは話をしていて「言ってることがよくわからない」と相手に言われたことがあるのではないだろうか？一生懸命伝えようとしてるのにも関わらず、なぜ話が上手く伝わらないのだろうか。 物事を過不足なく相手に伝えるには、自分の頭の中をしっかり整理しなければいけない。 頭の中を整理するには、どうすればいいのか？ その謎を、MECEという概念を交えて解きほぐしていこう。 MECEは、ビジネスマンとしての付加価値をつけるスキル 先に、MECEとは何か簡単に言っておくと、「フレームワーク」といわれる「型」であり、物事を「もれなく、ダブりなく」整理する技術だ。ビジネスパーソンであれば研修等で一度は聞かされる単語だろう。ではなぜMECEをわざわざ研修を行って習得させるのか。MECEを習得する意義として、ビジネスパーソンとしての付加価値を見出せるという理由が大きい。 例えばMECEを習得す
R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
フリーのVM環境を使って、ビッグデータ分析の学習環境をすばやく構築する
はじめに Hadoopを使って大規模データを蓄積し分析するのは、もはや当たり前になってきた昨今ですが、大規模データ分析の環境を試すのは、なかなか難しいというのが現状です。確かに、Hadoop単体やSQLエンジン単体なら、Amazon EMRやGoogle BigQueryなどを使うことで体験することは可能でしょう。しかし、大規模データの分析基盤では以下のようなことを行っていく必要があります。 RDBMSからデータをHadoopにインポートする SQLを使って、大規模データを高速に分析する アクセスログなどの大量の非構造化データを分析する 大量のデータに対し、リコメンドに利用するための高度な分析処理を行う 大量のデータを全文検索できるようにする これらすべてを試す環境を構築するのは、たとえクラウド環境を使ったとしても困難です。また、（検証環境としては）意外と高額な費用がかかってしまい、永続化
データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
思考力がちょっと実行するだけで鍛えられる4つの習慣 - のほほん感想録
「ポール・スローンの思考力を鍛える30の習慣」を読みました。この本には、様々な成功を収めた思考の達人たちがどのような思考をしているのかが書かれています。 思考の達人と言っても、独創的で他の人ができないような思考をしているわけではありません。どこにでも存在しているただの人間です。つまり、思考力さえ身についてしまえば誰にでも思考の達人になることが可能なのです。 今回は、その思考力が鍛えられる習慣の中から、私がすぐに使えそうだと思うものを紹介したいと思います。 Photo:Think First By jDevaun.Photography 問題を分析し、問う 問題を分析することは重要です。アインシュタインは、世界を救うために一時間を与えられたら、55分は問題の分析に使い、残り5分で解決を図るといったそうです。 問題を分析することで、先走って問題の本質とは違う解決を図ろうとしたり、取り組むべき事
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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