OpenIO | High Performance Object Storage for Big Data and AI
The Best Object Storage Offer on the Market OpenIO has joined OVHcloud, the leading European alternative cloud provider Learn more Object Storage on-prem, cloud-hosted, or at the edgeOpenIO is a software-defined open source object storage solution ideal for Big Data, HPC and AI. With its distributed grid architecture and unique self-learning ConsciousGrid™ technology, OpenIO scales easily without
The Next Chapter - Treasure Data
本日皆様に、私たちトレジャーデータがArm社の一員に加わるという発表をお知らせできることを大変うれしく思っています。 私たちと、これまで私たちを支えてくださったお客様とで紡いできた物語に加わる、半導体技術とIoTサービスにおけるリーディングカンパニーであるArm社とトレジャーデータのコラボレーションによって描き出される未来の一端、次なる章を、ここで私からお伝えいたします。 データの活用が人々を幸せにする 2011年に遡らせてください。私は太田一樹と古橋貞之をアメリカに連れ、3人でトレジャーデータを創業しました。 当時の私たちは、トレジャーデータのコアとなるビジョンとミッションをどう具現化させるかの議論に夢中になっていました。どうやって「テクノロジーと人間の関係性を根本から変容させる」かということ。 「データの活用が人々を幸せにする」という信念のもと私たちが企てていたのは、データが新しい通貨
Introducing DataViz a data-structure visualization library for Golang
As someone who really loves solving cool problems with complex data structures, I really can’t emphasize how important data structures are to becoming a good software developer. I myself learnt and understood basic data structures many years ago. As a software developer one of my most important realizations is that the skills I developed from understanding and implementing data-structures had many
Why every gopher should be a data scientist
Why every gopher should be a data scientist. Ivan Danyliuk, Golang BCN June Meetup 27 June 2017, Barcelona The recent study from MIT has found... ...there's an 87% chance Linus Torvalds hates your code. "Bad programmers worry about the code. Good programmers worry about data structures and their relationships." "Show me your [code] and conceal your [data structures], and I shall continue to be mys
マーケター必見！ 総務省の｢統計ダッシュボード｣のスゴい充実度
総務省はこのほど、国勢調査や経済センサスなど国勢に関する統計データを｢統計ダッシュボード｣というウェブサイトにまとめ、公開をはじめた。総務省がもつ統計データを、表示する数値やグラフを動的に切り替えられるグラフィカルなシステムと組み合わせることで、広く活用してもらうことが目的だ。これが非常によくできているのだ。 ｢統計ダッシュボード｣では、約5000の統計データを｢人口・世帯｣｢労働・賃金｣など17の分野に整理して収録。グラフは全部で55種類あり、サイト上で関連データの追加や削除、時系列比較や地域間比較などが可能となっている。 総務省のリリースによれば、特にビジネス（民間）での利用について｢オープン化された公的データを地域やビジネスの視点から活用し新たなアイデアを創出｣することを狙いとしている。
時系列データへの回帰分析 | Logics of Blue
新規作成：2017年05月16日 最終更新：2017年05月16日 ここでは、時系列データを手にした際に、どのような手順で回帰分析をかけていけばいいのか、フローチャートを交えて解説します。 時系列データは特殊でして、普通の回帰分析を行うと、p値がおかしくなり、正しく検定ができなくなることがよくあります。これを見せかけの回帰と呼びます。 シミュレーションを通して、見せかけの回帰という現象を確認したうえで、それらに対応する手法としての単位根検定・共和分検定・一般化最小二乗法(GLS)の基本的な考え方とRでの実装方法について説明します。 ソースコードはまとめてこちらに置いてあります。 スポンサードリンク 目次 時系列データへの回帰分析フローチャート 単位根と見せかけの回帰 データチェック1 単位根検定とADF検定 解決策１ 差分系列への回帰分析 差分系列への回帰分析の問題点 データチェック２ 共
Pandasによる実践データ分析入門 - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。データ分析部のオギワラです。最近は「NANIMONO (feat.米津玄師)」をよく聞いています。 今回はPythonのデータ分析ライブラリであるPandasについて、実践的なテクニックを「データ処理」「データ集計(Group By)」「時系列処理」の３カテゴリに分けてご紹介していきます。 Pandasに関する基本的な内容については、前エントリーで既に紹介されているので、是非こちらもご一読して頂けると幸いです。 data.gunosy.io データ処理 データの取り出し(query) 条件文に基づくデータ処理の適用(where) 各行への関数の適用(apply) データ集計(Group By) カラム毎に異なる集計を適用する(agg) 最大・最小値である行を取り出す(first) 標準化や正規化処理を適用する(transform) 時系列処理 時間の丸め処理(round) 時系
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