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    causeless
    causeless "@did2memo “私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POST…" via https://twitter.com/did2memo/status/835499745560797185

    2017/04/07 リンク

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    masaru_b_cl
    masaru_b_cl 探偵気分が味わえる

    2017/03/27 リンク

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    otoan52
    otoan52 タイトルでネタバレしないでほしかった....

    2017/03/17 リンク

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    warau-uichi
    warau-uichi “調査チームにとって興味深いパターンを見つけたいと思っていました。SMRTとLTAから提供されたインシデントログはきちんと整理されていたため、データをインポート、分析する前のクリーニングが最小限で済み、幸先の

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    mohri
    mohri おもしろい。英語圏のひと、こういう話が全世界分たくさん読めるんだろうなあ、とおもうとなかなかにすごい

    2017/03/05 リンク

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    hokmbigohio
    hokmbigohio 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか | プログラミング | POSTD @POSTDccさんから

    2017/03/04 リンク

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    ka-ka_xyz
    ka-ka_xyz 『X電車で行こう』だ(違う)。それはともかく、何となくもにゃもにゃするというか最初からダイヤ図引いたらすぐ分かったんじゃないか感がある。

    2017/03/01 リンク

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    hiddy216
    hiddy216 おもしろいね

    2017/02/28 リンク

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    ojimac
    ojimac シンガポールMRTのサークルラインのトラブルを、データ分析を駆使して解決する話。

    2017/02/28 リンク

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    richard_raw
    richard_raw #pydata の活用例。これもある意味時刻表ミステリ。/シンガポールの政府機関が公開してるのかー。/クロマティックダイヤ図というのがあるそうですね。/ #rebuildfm で紹介されてた。

    2017/02/28 リンク

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    sylvan_l
    sylvan_l 私たちはいかにして環状線で”悪さをする列車”を捕まえたか

    2017/02/28 リンク

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    sgo2
    sgo2 もしやダイヤ図(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%A4%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0)とかのノウハウが無い?

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    hatakazu93
    hatakazu93 技術,python

    2017/02/27 リンク

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    synopses
    synopses Data scientistの仕事はここまでで、次はElectrical engineerが車両側の原因特定を行うのでしょう。そっちも想定外の要因がありそうで面白そう。発生条件とか、なぜこれまでの点検でわからなかったのか等々。

    2017/02/27 リンク

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    ysync
    ysync 面白いけど、数ヶ月後に全体を俯瞰してみたいなのが悠長すぎて怖いw 謎の緊急ブレーキの一発目の時点で個別に徹底的に洗われるものじゃないんか。

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    sabo_321
    sabo_321 究明の過程が一目瞭然。こういう報告書、作業ログを残せるようにしたい。

    2017/02/27 リンク

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    airj12
    airj12 人海戦術やシミュレーションを用いずにデータだけからゴールに近づいていく様が面白い

    2017/02/27 リンク

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    natroun
    natroun 面白かった。技術的なこと全然わからんのに楽しく読んでしまった。

    2017/02/27 リンク

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    azumi_s
    azumi_s うーむ、面白い。こういうのはやってみたいよねぇ。

    2017/02/26 リンク

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    ryuji108it
    ryuji108it データ解析の考え方

    2017/02/26 リンク

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    TakamoriTarou
    TakamoriTarou 興味深い。  けどこのシーンなら地道に運転手にインタビューした方が早そうとは思いました。

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    matogawa183
    matogawa183 これ、データ解析の話としては面白いけれど、現場の運転士や車掌にヒアリングしたら、容疑者絞り込めそうな気がするのだが。「PV46とすれ違うと列車が止まる」みたいな。

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    kiaran
    kiaran 見事なデータ解析!

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    FTTH
    FTTH すごーい!(ガチなやつ)

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    georgew
    georgew なーんだ、大阪環状線の話かと思ったらシンガポールMRTだった。

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    ardarim
    ardarim プログラミングの話題と言うより問題解決の道に向かう思考の道筋が可視化されてるところが参考になる

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    rjj
    rjj 鍵となるパターンは人間が目で見て発見したのかな。

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    y-mat2006
    y-mat2006 鉄道ミステリ/日本の企業はこう言うこと(解析はともかくとして、事例の社外への公開とか)はできるのだろうかと思った。

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    YuhPhoto
    YuhPhoto こんなこともできるのか。すごい。

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    sonots
    sonots データサイエンティストだ

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    文:Daniel Sim 分析:Lee Shangqian、Daniel Sim、Clarence Ng ここ数ヶ月、シンガポールのMRT環状線...

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