2020年7月11日 / 最終更新日 : 2020年7月11日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによる綺麗な散布図の作成方法 Pythonを使って、綺麗な散布図を作る方法です。 seabornライブラリの、scatterplot、jointplot、pairplotを使用します。 使用データの読み込み この記事では以下のデータを使用して、様々な […]
2020年6月1日 / 最終更新日 : 2020年6月1日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによる綺麗なヒストグラムの作成方法 Pythonを使って、綺麗なヒストグラムを作りましょう。 seabornライブラリのdistplotを使用していきます。 また、環境はJupyter notebookを使用していることを想定しています。 使用データの読み […]
2020年5月21日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによる仮説検定の実行方法 Pythonで仮説検定を行う方法です。 t検定、ウィルコクソンの符号順位検定、ウィルコクソンの順位和検定（マン・ホイットニーのU検定）、カイ二乗検定についてご紹介しています。 どういう時にどの手法を使えば良いのかについて […]
2020年5月10日 / 最終更新日 : 2020年11月30日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによる４種の次元削減と可視化 以下4つの次元削減アルゴリズムをPythonで実行し、それぞれで2次元のグラフを作成してみます。 PCA(Principal Component Analysis:主成分分析) SVD(Singular Value De […]
2020年4月29日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki データ分析・AIの性能 「特徴量エンジニアリング」でAIの性能を上げよう 機械学習を用いて「何かを予測するAI」を作成する時、その「予測精度」は非常に重要になります。 同じAIでも、70%当てるものと90%当てるものでは、その価値は大違いでしょう。 たとえ目的が同じであっても、「AIの作り方」 […]
2020年4月18日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki データ分析の手法 機械学習とは何か？どんな種類があるのか？ 「機械学習」と言うと、「AIを作るために必要な技術」・・・という認識の方も多いです。 しかし、機械学習はAI開発のためだけのものではありません。 機械学習はIT企業だけではなくいかなる業種・職種でも有用なデータ分析の武器 […]
2020年3月24日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによる勾配ブースティング(GBDT)の実行方法 機械学習手法「勾配ブースティング」は、データ分析コンペティション「Kaggle」で良い性能を出す事が多く、一気に多用されるようになりました。 個人の主観としても「数量データ分析における最強の機械学習手法」ではないかと考え […]
2020年3月15日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki プロジェクト推進 AI開発プロジェクト／データ分析プロジェクトに必要なスキル 「データの利活用」といえば、「AIの開発」もしくは「データ分析」のいずれかになるのではないでしょうか。 前者はIT系の企業に限られるかもしれませんが、後者はシンクタンクやコンサルティングファームを始めとした殆どの企業で行 […]
2020年3月8日 / 最終更新日 : 2021年2月20日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析 Pythonによるテキストデータの表記揺れ対策あれこれ アンケートデータなどのテキスト情報を集計・分析する時、“表記揺れ”には非常に悩まされます。 例えば、同じ単語でも「Windows10」「Ｗｉｎｄｏｗｓ１０」「WINDOWS10」「Windows- […]
2020年2月2日 / 最終更新日 : 2021年2月20日 Takuma Nishimaki データ分析の手法 ナイーブベイズ分類器の仕組み ナイーブベイズ(単純ベイズ)とは、あるデータがどのカテゴリに属するかを確率的に求める機械学習のひとつです。 特にナイーブベイズが多用されるのはテキスト分類で、例えばメールの文面がスパムか、スパムでないかを推定する「ベイジ […]
