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2019年8月15日 / 最終更新日 : 2020年8月15日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

プログラミングしてみたい人のためのPython入門2〜基本操作編〜

Python入門記事の続編です。 私はプログラミング初心者はPythonから入ることをオススメしています。 理由は「トレンドで、かつシンプルなので学びやすいから」です。(2019年現在) データ分析やAIの開発を行う場合 […]

2019年7月27日 / 最終更新日 : 2021年2月20日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによるロジスティック回帰分析

例えば、スマホアプリを作ってリリースはしたものの、一体、どんなユーザが登録してくれるのか。 性別、年齢・・・など、一体どんな傾向を持った人がユーザ登録してくれる傾向にあるのか。 それが分かれば様々なマーケティングの手が打 […]

2019年7月14日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによる階層型クラスタリングの実行方法

階層型クラスタリングをPythonで実行してみましょう。 scipyのclusterというパッケージを使えば非常に簡単に作成することが出来ます。 階層型クラスタリングの理論についてはこちらをご覧ください。 階層型クラスタ […]

2019年7月9日 / 最終更新日 : 2021年2月20日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによる重回帰分析

Pythonで重回帰分析を行ってみます。 先にPythonによる単回帰分析の記事を読んでいただいたほうが分かりやすいかもしれませんが、こちらのみ読んでいただいても分かるようにはしております。 また、今回もstatsmod […]

2019年6月29日 / 最終更新日 : 2021年2月20日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによる回帰分析と結果の可視化

Pythonを使って回帰分析を行ってみましょう。 理論や用語についてはこちらをご覧ください。 エクセルによる回帰分析 データの読み込み まずは何はともあれ、データを読み込みます。 今回は「気温とアイスクリームの売上」デー […]

2019年6月21日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによる多クラス混同行列の作成と評価指標の計算

Pythonを使って多クラス混同行列を作り、評価指標を計算してみましょう。 混同行列はsklearn.metricsパッケージを使うと非常に簡単に計算することができますので、Excelで計算させるよりもパッとPython […]

2019年6月3日 / 最終更新日 : 2020年8月5日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonによるデータの代表値(平均値、中央値など)の計算

Pythonでデータを読み込み、列ごとに平均値や中央値などの「データの代表値」を計算してみましょう。 データ分析の初めの一歩は、何はともあれ平均値、中央値などの「代表値」を求めることです。 Excelでも計算は可能ですが […]

2019年6月1日 / 最終更新日 : 2020年8月15日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

プログラミングしてみたい人のためのPython入門

「プログラミングをやってみたいけど、何から初めたら良いか分からない」という声は良く聞かれます。 「プログラミング」というと、ゲームやスマホアプリを作るプログラマーの姿が想像されがちです。 しかし、プログラマーやエンジニア […]

2019年2月2日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

Pythonで文章の類似度を計算する方法〜TF-IDFとcos類似度〜

Pythonで、2つの文章の類似度計算をしてみます。 理論編は以下をご覧ください。 2文章の類似度の計算〜Bag-of-wordsとcos類似度のしくみ〜 今回は例題として、以下の3つの文章について、それぞれの類似度を計 […]

2019年1月19日 / 最終更新日 : 2021年1月23日 Takuma Nishimaki Pythonデータ分析

2文章の類似度の計算〜Bag-of-wordsとcos類似度のしくみ〜

翻訳システムやチャットボットなど、文章の内容を理解する(ように振る舞う)AIが日常の様々なシーンに登場するようになりました。 翻訳サイトで和文・英文の翻訳をした事のある方は多いと思います。 ・・・が、その翻訳結果を見ると […]

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