PythonでPandasのPlot機能を使えばデータ加工からグラフ作成までマジでシームレス - Qiita
Pandasのグラフ描画機能 この記事ではPandasのPlot機能について扱います。 Pandasはデータの加工・集計のためのツールとしてその有用性が広く知られていますが、同時に優れた可視化機能を備えているということは、意外にあまり知られていません。 この機能は Pandas.DataFrame.plot() もしくは Pandas Plot と呼ばれるものです。 Pandas Plotを使いこなすことが出来るようになれば、 データの読み込み、保持 データの加工 データの集計 データの可視化 というデータ分析の一連のプロセスを全てPandasで完結させることが出来る、つまり分析の「揺りかごから墓場まで」を実現することが出来ます。 Pandasのプロット以外の機能について この記事ではPandasのデータハンドリングなどに関わる機能は説明しません。 そちらにも興味がある方は下記の記事などを
データサイエンティストが語る、データ分析競技という世界の実際と魅力：第1回 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ 経営課題一覧 ＞ 組織と人材 ＞ データサイエンティストの思考法〜KDD Cup世界第2位の頭の中〜 ＞ データサイエンティストが語る、データ分析競技という世界の実際と魅力：第1回 組織と人材 組織と人材記事一覧へ [データサイエンティストの思考法〜KDD Cup世界第2位の頭の中〜] データサイエンティストが語る、データ分析競技という世界の実際と魅力：第1回 2015年11月19日(木)原田 慧 リスト 「ビッグデータ」「データサイエンティスト」といったキーワードとともに、データ分析が注目されています。しかし実際には「何をやれば良いのかよく分からない」「どんな人材を育てれば良いのか」という声を多々耳にします。筆者らのデータ分析チームは、「KDD Cup 2015」というデータ分析の国際大会で2位に入賞しました。本連載では、同大会でのデータ分析の中で分析者
「p値や有意性に拘り過ぎるな、p < 0.05かどうかが全てを決める時代はもう終わらせよう」というアメリカ統計学会の声明 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以前から同様の指摘は様々な分野から様々な人々が様々な形で出してきていましたが、アメリカ統計学会が以下のような明示的な声明をこの3月7日（現地時間）に発表したということで注目を集めているようです。 AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION RELEASES STATEMENT ON STATISTICAL SIGNIFICANCE AND P-VALUES Provides Principles to Improve the Conduct and Interpretation of Quantitative Science https://www.amstat.org/newsroom/pressreleases/P-ValueStatement.pdf The ASA's statement on p-values: context, process, and p
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