Pythonのアドホック分析の型を考える - Qiita
はじめに データサイエンティストの業務の中では、集計や可視化、簡易的なモデリングなど中心としたアドホックな分析を行うことがありますが、アドホック分析で品質を保つことは難しいと感じます。 第一に、アドホック分析は探索的な要素を多分に含むので、分析のスコープが変動することが多いです。例えば、集計の切り口やモデルのパラメータの設定を変更した上で、分析を再度実行し直すような場面に遭遇したりします。加えて、多くの場合データが綺麗ではありません。当然利用するデータソースに依存しますが、状況によっては整備されていないExcelファイルをベースに分析することもあったりします。 このような点でアドホック分析で品質を保つことは難しく、ともすると書き捨てのnotebookの山になってしまいがちです。本記事では、このような状況において少しでも品質を保ちつつ分析を行う方法について整理します。 方法 プロジェクトのデ
Pythonでコードに意図を込める方法 - Qiita
はじめに 可読性の高いコードを書くためには、開発者の意図をコード上で表現することが重要です。この記事ではコードに意図を込めるいくつかの方法について説明します。いずれも基礎的なものであり、かつ粒度に若干ばらつきがありますがご容赦ください。 方法 適切な命名をする 適切な命名はコードの意図を伝える単純かつ最も強力な方法。変数や関数の役割や機能を十分表現するような具体的な命名を心がける。例えばリーダブルコードによると、適切な命名のために以下のような指針が示されている。 指針 例
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