エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pandasを用いた基礎分析 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こ... 本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、アナリティクスサービス部の辻 陽行です。 今回は、データ分析を行う際のデータの前処理や集計を行う時に非常に役に立つ、PandasというPythonの便利なモジュールを紹介したいと思います。 モジュールを紹介する前に、分析作業の流れとPandasがどのあたりに関与してくるかを先に説明しておきます。 私たちの仕事は、さまざまなデータ分析をお客さまへ提供し、それを付加価値の核としているわけですが、 行き当たりばったりでデータを分析していくのでは、到底価値のある結果を導きだすことはできません。 大抵の場合、以下の手順に沿って分析を進めていくことになります。 データ分析のフロー ヒアリング・仮説形成 (お客さまからの)データ受領 データの前処理・整形 基礎集計 仮説の修正・分析方針の再検