『データ分析のためのSQL勉強会〜初級編〜』資料公開｜高橋 光 | 著書『データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門』
この本では、無料で公開しているnoteの内容をさらに丁寧に分かりやすく、体系化させてアップデートした内容となっています。 noteの内容を立ち読みだと思ってもらい、より丁寧に学びたい場合は是非書籍を読んでもらえると嬉しいですmm これからSQLを学びたいと思っている方向けに作成したSQL勉強会の資料を公開します！(以下の方向けの勉強会資料です) SQLをこれから学びたい人 仕事でSQLを触り始めたけどイマイチよくわからない人 データ集計やデータ分析をエクセル使ってやってる人 資料こちらから最新の資料をダウンロードして下さい。 (※「Source code (zip)」からダウンロードして下さい) 資料の構成は以下の通りです。 docs PDF資料 演習問題など含めて全部で約200ページくらいあります data ハンズオン用テストデータ csvファイル3つ script ハンズオン用テストデ
機械学習による株価予測 いろはの”ろ” - Qiita
はじめに 前回記事「機械学習による株価予測 いろはの"い"」の公開後、筆者の機械学習モデルの獲得利益はめでたく1億を突破することができた。運用モデルの概要については筆者のブログにて紹介したが、折角の機会なので技術的な内容についてここに続編を執筆する。今回の記事では、株価を予測するための特徴量についてその考え方をまとめる。 特徴量の種類 個別銘柄を説明するための代表的なデータとは、財務諸表とチャート（価格系列）である。一昔前は個人投資家がこれらのデータを揃えるのにかなりの苦労が必要だった（特に財務諸表が面倒であった）が、最近ではQiitaでXBRL用のライブラリが紹介されていたり、バフェットコードでAPI（有料）が提供されていたりと、随分と手間要らずになってきたように思う。 個別銘柄を説明するための材料についてさらに進んだ話をすると、IRを自然言語処理に掛けてセンチメントを抽出したり、経営陣
行政プロセスにデータ分析を取り入れるために知っておきたい知識と事例
2020年2月6日に開催された「令和元年度 政策評価に関する統一研修」（埼玉会場）の講義資料です。 (2020-02-09追記) 受講者以外の方々にもたくさんご覧頂いているようでありがとうございます。 注意点として、口頭での説明を前提とした資料であるため、スライド中の文章は最小限にとどめてある点ご了承下さい。
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す：これからのAIの話をしよう（データ整備人編）（1/3 ページ） 多くの企業がデータの分析・活用に取り組んでいますが、その中で抜け落ちがちなのが、データ整備の視点です。データベースからデータを抽出・集計して分析者に渡す作業は地味に見えますが、データ分析の土台を支える極めて重要な仕事です。 この役割は、戦争でいうところの「兵站」（へいたん）に当たるほど重要なのではないか――データ分析に関する情報発信を続けるしんゆうさんが、自身のブログでこう問いかけた所、予想以上の反響があったといいます。 ※兵站：戦場で、前線の部隊のために軍需品や食料などの供給・補充を行う機関 しんゆうさんは、データを抽出・集計して分析者に渡す人を「データ整備人」「データアーキテクト」と呼び、データ分析に関する勉強会を開催するなどの啓蒙活動
Ｍ-１上沼審査は的外れ!?～お笑いもビッグデータで評価できる時代～(鈴木祐司) - 個人 - Yahoo!ニュース
霜降り明星の最年少優勝で幕を閉じた『Ｍ-１グランプリ2018』。 平成最後で過去最高の注目度と言われたが、番組の平均視聴率も関東18.8％・関西28.2％と、共に歴代で５本の指に入るほどの盛況ぶりだった。 ところが番組終了後に、Ｍ-１はもっと注目されるようになった。 とろサーモンの久保田とスーパーマラドーナの武智が、審査員を務めた上沼恵美子を痛烈に批判したからだ。 「審査員の皆さん、もう自分の感情だけで審査するのやめてください。1点で人の人生変わるんで、理解してください」 「お前だよ！分かるだろ？右側のな！クソが!!」 かなり口汚く否定された上沼恵美子だったが、彼女の審査はそんなに頓珍漢だったのか。 当日リアルタイムで番組を見ていた全国1000万世帯ほどの動向を分析すると、他の６人の審査員とはやや点の入れ方が異なるのは事実だが、実は大多数の視聴者の感覚と近かったことがわかる。 視聴者はどこ
5ch(旧2ch)をスクレイピングして、過去流行ったネットスラングの今を知る - にほんごのれんしゅう
5ch(旧2ch)ではここ数年はTwitterを使用するようになってしまいましたが、ネットのミームの発信地点であって、様々なスラングを生み、様々な文化を作ってきたと思います。 学生時代、2chまとめとか見ていたので、影響を受けてきたネット文化で、感覚値からすると、どうにも流行り廃りがあるようです。 5chの過去ログを過去18年ほどさかのぼって取得する方法と、懐かしいネットスラングのドキュメントに占める出現具合を時系列でカウントすることで、時代の変遷でどのように使用の方法が変化したのか観測することができます。 文末に「orz」って付けたら若い人から「orzってなんですか？」と聞かれて心身共にorzみたいになってる— ばんくし (@vaaaaanquish) October 19, 2018 図1. 今回集計したorzの結果 例えば、今回集計した5chの書き込み500GByte程度のログからで
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松永 和紀 on Twitter: "こんなの、実験なんて言葉を使ってはだめ。対照群がない。昼食に特製弁当を毎日食べていたら、無意識のうちに朝食、夕食の食べ方も変わる。駅の階段だって、歩いて上がろうとなる→→もち麦おむすび 毎日食べたら… 農水省職員が１２週間“実験”… https://t.co/0CUrOFy4LF"