回帰分析とは、説明変数 \(x\) によって目的変数 \(y\) の変動を \(y=f(x)\) の形でどの程度説明できるのかを分析する手法です。 回帰分析の中で最もシンプルなのが \(y=ax+b\) に関する最小二乗法。 この手法は「部屋の広さと家賃の関係」を調べたいときなど、様々な場面で使うことができます。（詳しくは下記記事を参考に） 回帰分析・最小二乗法の公式の使い方。公式から分かる回帰直線の性質とは？ 回帰分析とは、説明変数 \(x\) によって目的変数 \(y\) の変動を \(y=f(x)\) の形でどの程度説明できるのかを... 一方、経済学や自然科学では各変数を対数変換した \(\log_{e}y=A\ \log_{e}x+B\) の形で最小二乗法を使っていることが少なくありません。 何の前触れもなく登場することから、「なんで回帰分析で対数が出てくるんだろう？」と疑問に思

2. Confidential. Copyright © DataRobot, Inc. - All Rights Reserved DataRobotを用いた時系列予測 1. DataRobotを使った時系列予測 a. 時系列予測におけるデータフォーマット b. ギャップ・予測期間の決定 c. 時系列予測におけるパーティション設定 d. 精度の良いモデルの選択 e. 予測と実測の時系列での比較 f. モデルのベンチマークとの比較 g. 生成した予測モデルを使った予測 2. ヒストリカル変数を使ったモデル a. ヒストリカル変数を持ったデータフォーマット b. 変数タイプ別のヒストリカル変数に用いる統計 的指標 c. Pythonを用いたラグデータの加工 3. イベント説明変数を使ったモデル a. 周期パターンの把握 b. DataRobot内で周期性パターンの説明変数 の作成 c. イベ

上座下座をマスターすることはサラリーマンの基礎である。出世への近道。これを知っているだけで生涯年収が上がるのであれば覚えておいたほうが得だ。 僕は上司をタクシーの助手席に座らせてその後3日嫌味を言われたことがある。20代、給料がまったく上がらなかったのはあのせいかもしれない。 しかし、働き方改革という言葉の流行が表すように、働く環境は多様化している。在宅勤務、オープンイノベーション………そこにまだ上座下座の概念が追いついていないのが現状である。 そこで、上座がまだ決まってないシチュエーションでの上座を考えたいと思う。 バナナボート、ジェットコースター、3列シートの車、バス、タンデム自転車、気球、メリーゴーランドである。

バッチなどで日々のKPIを自動で集計した内容をすぐ確認できるようにしてみる。今回はLINEへ通知する方法。とても簡単 １．まずは下記にアクセスし、ログインした上で通知を行いたいチャットに対してアクセストークンの発行を行う。 ２．発行されたアクセストークンをメモして（1回しか表示されないらしいので注意。コピーし忘れたら一旦提携を解除してもう一度発行しなおせばＯＫ） ３．以下のコードを追加 import requests line_notify_token = 'アクセストークン' line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify' message = '通知したい内容' payload = {'message': message} headers = {'Authorization': 'Bearer ' + line_noti

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline

この記事はMercari Advent Calendar 6日目の記事です。 メルカリのBIチームのアナリスト/マネジャーの @hikaru が、メルカリの分析チームの事情についてお送りします。 ※ BIチーム…メルカリ内の分析を一手に担うチーム。Business Intelligenceチーム。 この記事について イベントやカジュアル面談などでメルカリの分析チームの内幕についてよく聞かれる質問があります。 いえ、それどころか場合によっては社内であまり一緒に仕事する機会がない方々からも、チームに関して質問されることがあります。 ※ カジュアル面談…メルカリでは、社内のポジションに興味ある方にオフィスに来ていただいて1on1でざっくばらんに話す会を頻繁に行っています。 正直、分析チームというのは外部から何をやっているか見えづらい面もあるため、理解できます。 よく頂く質問としては、 組織的なこ

企業と就活生をつなぐ株式会社セイシン・コンピタンス・サポート(代表取締役　保田 大助)様は、就活セミナー、企業説明会などの開催を手掛け、福岡で“就サポホール”を運営しておられます。 九州地区を中心に大学に出向き就活生向け出張写真撮影会を開催される際には履歴書写真のプリントに 「コンビニ証明写真BiziID」をお奨めいただいています。スマホアプリの使いやすさや6か月の保存期間など就活生にうれしい機能が満載だからです。 女性による女性のためのクリエータースクール「コペンカレッジ」は全員プロの女性クリエーターが運営しています。結婚や出産、育児といった女性ならではのライフイベントの変化があっても、家事や育児と両立しながらクリエーターとして自由にわくわく働ける！そんな新しい働き方を提案しています。コペンカレッジではコンビニプリントの新しい使い方として、「コンビニ証明写真BiziID」をお奨めしていま

合計 2,650,906 中古住宅の場合、住宅ローン減税が利用できるのは、非耐火構造で築20年未満（耐火構造の場合は築25年未満）の建物に限られます。築年数が経過した住宅だからあきらめてしまう人が多いのが実情ですが、実は築年数が古い建物でも住宅ローン減税が適用される可能性がまだあるのです。平成17年度の税制改正で、中古住宅に係る築後経過年数の要件が変更となりました。新耐震基準へ適合している住宅であれば築後経過年数の要件が撤廃されることとなったのです。当該建物が新耐震基準へ適合していることをあらわす書類を「耐震基準適合証明書」といいます。 つまり、「耐震基準適合証明書」付きの物件であれば、築年数が古くても住宅ローン減税の対象となるのです。 「耐震基準適合証明書」はその建物が新耐震基準へ適合していることをあらわすものです。指定性能評価機関などのほか、建築士事務所登録を行っている事務所に所属する

住宅ローンで住宅を購入すると、新築や再販物件の場合は13年間、個人売主から購入した中古物件は10年間、所得税や住民税が減税される「住宅ローン控除（または住宅ローン減税）」制度。 住宅を購入するならぜひ利用したい制度ですが、控除を受けるには確定申告をする必要があり、ローン残高証明書や登記事項証明書・売買契約書のコピーなどの書類も用意しなくてはなりません。 また、2022年より控除期間や限度額が変わったことで、申請方法や流れがわからないという方もいるかもしれません。 この記事では「住宅ローン控除」の申請に必要な書類とその入手先を、わかりやすく解説します。 申請前のチェックリストとして、ぜひお役立てください！ 住宅ローン控除とは 住宅ローン控除とは、ざっくり言うと、住宅ローンを利用してマイホームを購入・新築・リフォームをした場合に「年末のローン残高の0.7％に当たる額を、所得税から控除する」制度

データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー一日目。 まずは指針をということで、データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソースをまとめる。言語はPythonを想定。 興味領域が偏っている場合があるのであしからず こんなの面白いよっていうのあれば教えてくださいな ※随時更新します Pythonライブラリ 深いアレたち 機械学習のお勉強 論文 arXiv カンファ e-learning 本 twitter データを集める チートシート類 終わりに Pythonライブラリ こんなの勉強しておけば良さそうリスト。抜け漏れご容赦。 ★★★ : 必須。空で使えるようになりたいトコロ。 ★★　 : 周辺ツール、知っていればより便利になるよという感じ ★　　 : あるアルゴリズムに特化しているようなもの。一歩先 ライブラリ 必須度 用途 numpy ★★★ 数値計算用のライブラリ。いろいろし

セッションIDやアクセストークン、はたまた業務上で使う一意の識別子など、いろんなところで一意のIDを生成しなきゃいけないケースが存在します。 そこで世間で使われているIDの生成方法について調べてみました。 選択基準 ID生成における要求として、以下の観点が上げられるかと思います。 生成の速度 大量にデータを短期間で処理し、それらにIDを付与する場合、ID生成そのものがボトルネックとなることがあります。 推測困難性 IDを機密情報と結びつける場合、IDを改ざんされても、機密データが見れないようにできている必要があります。 順序性 採番した順にデータをソートする必要がある場合は、IDがソートキーとして使えないといけません。 それぞれについて各生成手段を評価します。 ID生成の手段 データベースの採番テーブル 採番用のテーブルを作り、そこで番号をUPDATEしながら取得していくやりかたです。古い

さまざまなデータをグラフや表で分かりやすく表示するためのツールはいろいろありますが、その中の一つが「Googleデータスタジオ」です。Googleが作ったサービスという利点を生かし、GoogleアナリティクスやAdWordsなど同じGoogle製のサービスとの連携が簡単ということで、実際にGoogleアナリティクスとの連携を試してみました。 データスタジオ（ベータ版） | データの視覚化とレポートの作成 | 無料版を試す - Google https://www.google.com/analytics/data-studio/ まずはGoogleデータスタジオのページへ行き、「無料版を試す」をクリックします。 Googleにログインします。ログインしたいアカウントをクリックして…… パスワードを入力し、「次へ」をクリック。 Googleデータスタジオを使えるようになりました。「空白」をク

Python標準にも random というモジュールがあるが、ベクトル演算の可能な numpy のほうが「大量に乱数を生成してなんかの処理をする」という場合に高速に動く。あと分布関数が山ほど用意されている。 一様乱数 numpy.random.rand() で 0〜1 の一様乱数を生成する。引数を指定すれば複数の乱数を生成できる。乱数の範囲を変えたい場合は後からベクトル演算をすれば良い。 from numpy.random import * rand() # 0〜1の乱数を1個生成 rand(100) # 0〜1の乱数を100個生成 rand(10,10) # 0〜1の乱数で 10x10 の行列を生成 rand(100) * 40 + 30 # 30〜70の乱数を100個生成 from numpy.random import * """ 標準正規分布。いわゆるガウシアン。標準正規分布ならば

時は戦国 Python には作図ライブラリがたくさんあります。 最もデファクトスタンダードに近く歴史も古い作図ライブラリは matplotlib で間違いないでしょうが、それでも R における ggplot2 ほどの地位は確立していないように思います。 特に、Jupyter-notebook 上ではインタラクティブなグラフを表示するニーズがあり、そこでは静的なグラフよりもさらにライブラリが割拠している印象があります。何がどう違うのかよくわかりません。 そこで今回は代表的な作図ライブラリの Jupyter-notebook 上での 違いについて簡単にまとめます。 注意 各ライブラリはいずれも細かくグラフのスタイルを設定可能で、やろうと思えば同じような見た目のグラフを生成することも可能ですが、今回はできるだけ何も設定せずにプロットした時のグラフを使います。 今回試すライブラリたち matplo

データビジュアライゼーションのデザインパターン20 - 混沌から意味を見つける可視化の理論と導入 -posted with カエレバ鈴木雅彦,鈴村嘉右 技術評論社 2015-05-08 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 PythonライブラリのSeabornとは? Seabornのインストール Seabornの特徴 スタイルの変更方法 matplotlibのグラフをSeabornのデフォルトスタイルに変更する Seabornのスタイルを変更する whitegrid dark white ticks 右と上のグラフの枠線を無くす グラフ描画機能 折れ線グラフ 棒グラフ 一次元分布データの描画(ヒストグラムや確率密度関数) ヒストグラム表示 二次元の分布データの描画 散布図のプロット データセットの相関分析 ヒートマップ Mac

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