こんにちは。花粉が飛んでいますね。 さて、KNIMEの使い方を主な題材としている本ブログですが、前回 こんな記事を書いてみました。 記事内でも触れましたが、私プログラミングとか全然やったことないです。なので、pythonコード書く部分は結構時間かかりました。既存ライブラリを使ってるだけなので特に頭を使うこともなく簡単なはずなんですが、 お作法がわからん場合が多い ライブラリ名、関数(class)名を知らない など低経験値が引き起こす問題が結構あります。 で、少しずつ慣れていこう!と思って、もう一度復習してたんですが、 qiita.com こんな記事が目について、PyCharmをインストールしみました。右も左もわからない私に、"最強"とかキャッチーなフレーズ。食いついてしまいました。 結果、入れてよかったです。 前回のtSNEのコードは何も見なくてもかけるようになりました。 インストールの方
Webマーケティング、とりわけコンテンツマーケティングを行う上で、いまいち説得力に欠けると感じたり、主観的で偏っていると感じることはないでしょうか。 もちろん、ライターも人間なので、ライター視点のオリジナルなアプローチが登場すると楽しいものです。しかし、説得力に欠けたり主観的だと感じるときには、裏付けとなるデータがあれば解決されることがあります。 今回は、Webマーケティングに役立つ統計の基礎知識と統計情報サイト7選をご紹介します。数字やデータを上手く活用すれば、記事の価値もぐっと上がるかもしれません。ぜひ、状況に応じた統計情報を探してみてください。 Webマーケティングに役立つ統計情報サイト7選 1. バラエティに富んだ総合統計サイト「調査のチカラ」 調査のチカラは、ITmediaが運営している無料アンケートデータのまとめサイトです。ライフスタイルやエンターテイメント、ITやビジネス、大
pandasを触り始めた時に感じた思いをタイトルにしてみました。テーブル操作においてSQLを使うことに慣れすぎて、pandasのDataFrameを操作しようとした時どうやるのか戸惑うことが多かったです。 SQLの基本的な構文がpandasではどう実現するのかを1つ1つ並べて確認して行きます。備忘録になれば幸いです。 pandasとは という説明は全部ふっとしばします。その代わりに以下のサイトに綺麗にまとまっているので読んでみてください。 pandasで使われるデータ構造 ~1次元、2次元、3次元のデータの扱い方~ 事前準備 titanicのコードを使います。kaggleのコンペティションからデータをダウンロードしてきます。 import pandas df = pd.read_csv("local/path/to/train.csv") df1 = df[['PassengerId',
リモートワークのストレス ソフトウェアエンジニアリング業界では、リモートワークは大いに理にかなった働き方です。大抵はPCとインターネット接続さえあれば仕事ができるからです。よって、決まったオフィスに毎日通って働く理由は比較的少ないため、リモートワークはIT職の重要な要素になっています。最も先見的な求人市場とは決して言えないベルギーにおいてさえもです。とはいっても多くの場合、リモートワークが認められるのは週の一部のみ(おそらく週に1日か2日ぐらいが一般的)にすぎません。それにもかかわらず、リモートワークは大部分の企業で導入されるようになってきたのです。 リモートワークには多くの利点があると言われており、この働き方を過激なまでに擁護する声もよく耳にします。その多くには同意するものの、リモートワークを5年以上してきた経験から言えるのは、リモートワークにはストレスが付き物だということです。そう聞く
こんにちは!現役女子大生二人組による若者の今を伝えるメディア「ワカモノのトリセツ」です。 春休み満喫中の私たちは、自然と携帯を見る時間が増えました。 そんな時に、 「あれ?最近縦スクロールするのがもう嫌になってきたぞ?!」と思うようになったことに気づいたのをきっかけに、今回は縦スクロールについて私たちの最近の価値観をお話しします。 ■ 縦スクロールで満足できていた時代縦スクロールコンテンツで代表的なものはこちら。 ・Instagramのフィード投稿 ・コスメやファッション、旅行系のキュレーションメディア ・Twitterのタイムライン ・クックパッド ・Safari、Chromeなどのウェブブラウザたち 昨年の夏頃までは、まだ縦スクロールへのストレスが薄かった気がします。20件、30件とインスタのフィード投稿を見るのが全く辛いと感じませんでした。コスメやファッション、旅行系のキュレーション
米マサチューセッツ工科大の研究チームは、短文投稿サイト「ツイッター」で発信された情報約12万6000件を分析し、デマは真実より1.7倍リツイート(転載)で拡散し、一定数に6倍速く達していたとの調査結果を、9日付の米科学誌サイエンスに発表した。偽情報は目新しく感じられ、接した人が驚きや恐れ、嫌悪感などを抱いて情報の共有を求めがちになるとみられる。研究者は「デマの流布に関する心理解明につながる」と話している。 チームは2006~17年の英文投稿のうち、延べ300万人が計450万回以上話題にしたニュース、うわさ、主張など計約12万6000件を分析。独立した六つのファクトチェック団体の判定に基づいて真偽を分類し、それぞれの情報が拡散した様子を追跡した。
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