ビッグデータは統計学と矛盾する？
新しいITキーワードの常として、必ず「反対派」が登場する。最近では「ビッグデータ」が槍玉にあげられており、「･･･だからビッグデータは失敗する」という論調も目立ってきた。 ビッグデータのセミナーや展示会が大賑わいということは、それだけ期待が高いのだろう。IT業界にとって久しぶりの大型キーワードであり、ここ数年、クラウド以外に強烈な話題がなかったIT業界には、活気を取り戻す頼もしい存在なのかもしれない。 折しも、政府の新たなIT戦略として、「行政データを民間に開放し、新ビジネス創出を促す」といった計画が出てきているという。データをどう活かし、ビジネスとして成功させるかが、いまや国家戦略としても問われている。 筆者は猛烈な賛成派でも反対派でもないが、これまでの取材経験からデータを扱う難しさは知っているつもりだ。大量のビッグデータとなると、なおさらである。 筆者の周辺でもビッグデータについて、さ
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Pythonを使って簡単にデータを視覚化する
世の中のことをもっと知るにはどうしたら良いだろうと思うときがある。世の中の多くの事柄はログやデータに落とされる。Googleなどの検索サイトは良い例だろう。さて、そのログやデータをどうすれば良いのか? 多くの場合、視覚化が有効な手段となる。 まずは身の回りの日常的なデータやログを何とかしたい。ただ、日常のデータを視覚化するのに数十行以上のコードは書きたくない。まるで息をするかのごとく自然に視覚化を行いたいのだ。そのためには1～2行、長くて数行で済ませることが必要だ。そこでPythonとmatplotlibを使う。加えて、IPythonがあればなお良い。IPythonの導入については以前のブログ記事であるIPythonの埋め込みプロットが素晴らしいを参考にして欲しい。 まずは事前にnumpyとmatplotlibをインポートしておく。できればscipyも。 >>> from numpy im
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
