実店舗の売上データで分析する。(タンタンタイガー) - 俺、サービス売って家買うんだ
(*)こちらのデータはタンタンタイガーの数値を基にして作成しておりますが、全てのデータ開示は会社の競争上で問題があるため、売上や単価など一部数値を変更しております。個別にご連絡いただければ開示・ご相談を検討します。 あけましておめでとうございます！ Hayatoです。 去年の暮に出したかったんですが惜しくも間に合わず、年を越した渾身の記事から今年のblogをスタートです！ 友人が店主の担々麺屋でタンタンタイガーってのがあります。2016年8月に開店したので、まだ半年しか経ってないのですが、割りといい感じでお客さんが来てくれてます。今回は、そのお店の実際の売上データを、Pythonで分析していきます。 なかなか実店舗のデータを公開することはないので、貴重な機会ではないでしょうか。データ分析を練習中の人はもちろん、これから飲食店をやろうとしている人や、いま売上を伸ばすのに苦戦中な飲食店店主さん
カーネル密度推定とは何か？ - 俺、サービス売って家買うんだ
こんにちは、Hayatoです。年末ですね。 カーネル密度推定をおさらいしようと何度かググったのですが良い感じの記事が見当たらなかったので、書き落としておきます。 Index カーネル密度推定って？ どういうときに使うといいの？ カーネル密度の算出方法 (実際にPythonで) ２次元でカーネル密度推定 カーネル密度推定って？ カーネル密度推定は、一言で表すと「なめらかなヒストグラム」です。 なめらかなヒストグラムを利用して、実際のいくつかのデータ（標本）から、全体の分布を推定する事ができます。 左がヒストグラムで、右がそれを元にして作成したカーネル密度分布のグラフです。 参照：Kernel density estimation - Wikipedia どういうときに使うといいの？ ヒストグラムとは違い曲線になっているので、X値に対応するYを取ることが出来ます。あくまで推定ではありますが、お
必要なサンプルサイズを計算する（Python） - 俺、サービス売って家買うんだ
どーもこんにちは、ハヤトです。 アンケートやオンライン広告を計画するときに、 どれくらいのサンプルサイズがあれば妥当な検証結果を得られるか知りたい 、なんて時が結構あると思います。 今回は、必要なサンプルサイズをPythonで計算します（ちょっと無理やりですが・・・） サンプルサイズについて アンケートの回答数が3人なら、結果は妥当でないと感覚的にわかります。 しかし、それじゃあ50だったら？100, 300, 1000だったら？ 多くのサンプルサイズを集めようと、するとそれだけ費用も手間もかかります。かといって、少なすぎては意味のない結果を得ることになり、それまた失敗です。 そこで、十分なサンプルサイズの最小数を求める必要が出てきます。 前提条件を考える 統計的に妥当かどうか判断するために、まずは前提条件から設定していきましょう。 許容できる誤差の範囲、何％で信頼できるか、回答比率はどれ
)
Pythonで分析開発環境をつくる (AWS RDS + iPython + Anaconda) - 俺、サービス売って家買うんだ
アクセスログとは別にデータベースに直接アクセスして分析したいみたいなことって結構あると思うんですよね。 でもわざわざsshでログインして、そのサーバーに分析環境作ってみたいのって面倒な上になんかぶっ飛ばしちゃいそうで怖いじゃないですか。 なので今回は、Pythonでフレッシュな状態の RDSにアクセスしてiPython+Anacondaでパワフルに分析できるように環境を整えようと思います。 Anacondaのインストール iPythonの初期設定 RDSの設定と接続テスト 1. Anacondaのインストール Anacondaはnumpyとかipythonとか分析に必要なライブラリが一括で入っているパッケージです。 Pyの分析環境構築は日本語ドキュメント少ないし、こけまくるので素直にAnaconda使ったほうがいいと思います。 インストールコマンド #まずはpyenvのインストール $br
1
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
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
