データ基盤の3分類と進化的データモデリング #DPCT / 20190213Data Pipeline Casual Talk (データパイプラインに関する知見をカジュアルに語る会) の発表資料です。 https://dpct.connpass.com/event/114040/ データ基盤の3分類と進化的データモデリング - 下町柚子黄昏記 http://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/12/02/180000
JuliaとPythonを併用したデータ処理のススメ - MNTSQ Techブログ
Pythonでデータ処理をしている際、numpyにはまらないごちゃごちゃした前処理があり、ちょっと遅いんだよなぁ。。。となること、ないでしょうか。 ルーチンになっている解析であれば高速化を頑張る意味がありそうですが、新しい解析を試行錯誤している最中など、わざわざ高速化のためのコードをガリガリ書いていくのは辛いぐらいのフェーズ、ないでしょうか。 こんなとき、私はJuliaを使っています。Juliaは特別な書き方をしなくても高速になる場合が多く、並列処理も簡単にできます。 julialang.org Julia、いいらしいが名前は聞いたことがあるけど使うまでには至ってない、という方がと思います。今まで使っているコードの資産を書き直すのは嫌ですよね。 しかし、JuliaにはPythonの資産を活かしつつ高速にデータ処理がするための道具がそろっています。 今回の記事はPythonとJuliaをいっ
因果関係の模索
(3) 互恵効果（同時性） ・総務省が公開している警察官と犯罪認知件数データ (2014年度) : police_crime2014.csv ・都道府県別人口 1,000人あたりの警察官数 (police) ・都道府県別人口 1,000人あたりの刑法犯罪認知件数 (crime) ・出典：総務省平成26年度地方公共団体定員管理調査関係データ、平成26年度『警察白書』。 library("readr") police_crime <- read.csv("police_crime2014.csv") ・データの内容を表示してみる police_crime pref pref_abr police crime 1 osaka osk 2.625018 17.11 2 fukuoka fko 2.277854 13.12 3 aichi aic 1.914967 13.01 4 hyogo hyo
ROC曲線 | 大阪大学腎臓内科
Clinical Journal Club 5. ROC曲線 ROC曲線(Receiver Operatorating Characteristic curve、受信者動作特性曲線)は、もともとレーダーシステムの通信工学理論として開発されたものであり、レーダー信号のノイズの中から敵機の存在を検出するための方法として開発された方法です。臨床研究では、連続変数である独立変数と二分変数であるアウトカムとの関係の強さを評価する方法として、しばしば診断検査の有用性を検討する手法として利用されています。 ROC解析を行う前提条件としては、独立変数が連続変数であり、アウトカムである従属変数が二分変数であるという事です。あくまでも単変量解析であり、多変量解析ではない事を認識しておきましょう。 一般には、複数の独立変数のアウトカムに対する予測能・診断能の比較や、アウトカムに対する独立変数のカットオフの設定を
データサイエンティスト生活でお世話になった本｜武田邦敬｜Kunihiro TAKEDA
みなさんこんにちは。くにです。 データ分析の世界に足を踏み入れてから9年が過ぎました。 分析実務未経験でキャリアチェンジできたのは幸運としか言えませんが、ある意味無知だったからこそ無謀な挑戦ができたのかもしれません。この挑戦の泥臭い記録は、この記事に書きました。 ポジションは変われど、データを扱う仕事をまだ続けています。 私は実務で手を動かしつつ、不格好に失敗しながら学んできました。わからないことにぶつかるたびに本を買い、その本でわからないことがあればまた本屋に行き、自分が少しでも理解できそうな本を探して買いました。そして、気になる参考文献があれば、それも買って読んでみる…。 こんな生活を続けているうちに、部屋が本だらけになってしまいました。 正直に言って読み切ったという実感のある本はありません。しかし、実務で何かしらお世話になった本は数多くあり、そういう本は手放さずに手元に置いています。
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