こんにちは、データ分析部でバイトをしている子田（id:woody_kawagoe）です。 ニュースパスのログを集計して分析するといった業務を行っています。Gunosyで分析に利用しているツールとしては主にJupyter, Pandas, matplotlibがあります。 この組み合わせは非常に相性が良く、研究でも役立つと思います。 そこで今回のブログではデータ分析に役立つtipsや学んだことをまとめます。 Jupyter Pandas matplotlab データ分析の基本的な流れ 参考資料 Jupyter jupyter.org ブラウザ上で利用できる開発環境です。 対話型で、作成したスクリプトと出力結果の対応関係が非常に見やすいです。 スクリプトでprint文をかかなくても最終行に変数おけば表示してくれます。 またgithub上にJupyterで作成できるipynbファイルを置くと他の

チャットや解析系ツール、BIツールの進化にクラウド管理体制の超発達。 あらゆる業務が効率化していった…のは、まぁ良いんです。良いことなんです。が、だからこそ起こってしまう問題って… ありますよね。 Slackメインなもんでメール読まない癖がついて…大事なメール見落とした！BIツールのアラートってなんでメールなの？タスクリストに入れてよ…TrelloとRedmineとTodoistで同じタスクをそれぞれ完了すんのメンドクサ！Salesforceとスプレッドシートってなんで連携デフォじゃないの！日々チェックする海外ニュース記事を自動翻訳してRSSに出してくれないもんか… とまぁ、こんな感じに。 上げればキリがないですが、それぞれの業務フローに最適特化したツールがごちゃごちゃ増えすぎて、作成と確認と管理のフローが重複したりスルーしちゃったり…と。困ったもんですよね。 Microsoftの出したタ