因果推論100本ノック(1)因果効果とランダム割付はじめに 因果推論100本ノック（自作）1本目~10本目の問題とPythonのサンプルコードです． 問題の不備や内容の誤り等ありましたら，ご指摘いただけますと幸いです． 設定 アナリストの分析レポートが営業の受注件数にどれくらい貢献しているかを分析するケースを考えます． 今回は，下記フォルダの「causal_knock1.csv」ファイルのデータを利用します． データのカラムの概要は下記の通りです． 変数名 データの概要 備考
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
Big
Big Data Analytics with Pandas and SQLite in Python/v3 A primer on out-of-memory analytics of large datasets with Pandas, SQLite, and IPython notebooks. Plotly Studio: Transform any dataset into an interactive data application in minutes with AI. Try Plotly Studio now. Note: this page is part of the documentation for version 3 of Plotly.py, which is not the most recent version. See our Version 4 M
The importance of layered thinking in data engineering | Towards Data Science
Notes from Industry Looks a bit like a data lake right? (Tangled wires by Cory Doctorow on Flickr (CC BY-SA 2.0) ) Who is this for? Are you a data scientist or data engineer keen to build sustainable and robust data pipelines? Then this article is for you! We’ll walk through a real-world example and by the end of this article you’ll understand why you need a layered data engineering convention to
雰囲気で分析している人のために(線形回帰モデル編1) - Qiita
import pandas as pd import statsmodels.api as sm # 世界の二酸化炭素濃度月平均の推移 # (https://www.data.go.jp/data/dataset/mlit_20180523_0032)より df_co2 = pd.read_csv('co2.csv') # 年々世界の二酸化炭素濃度は上がってきてるのではないか？ # # 説明変数として全384時点(0～383)を使う。 df_co2['x'] = df_co2.index X = df_co2.loc[:, ['x']] # 目的変数として各月の二酸化炭素濃度(ppm)平均を使う。 Y = df_co2.loc[:, ['ave_ppm']] # 最小二乗法で線形回帰モデルの係数を推定する。(時系列データでこんなことやるのは・・・) model = sm.OLS(Y,sm.
PyTorch
October 22, 2025 in Announcements, Blog PyTorch Foundation Welcomes Ray to Deliver a Unified Open Source AI Compute Stack Ray joins leading open source AI projects including PyTorch and vLLM to minimize AI computing complexity and speed production The PyTorch Foundation has welcomed Ray as its newest foundation-hosted project.…
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Pythonによるアクセスログ解析入門 / Tutorial on Access Log Analysis by Python
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