データ分析のワークフローをdrakeで管理して効率的に作業を進めよう - 株式会社ホクソエムのブログ
要約 drakeパッケージは、GNU makeのようにあらかじめ定義されたワークフローを自動的に実施する仕組みを、Rユーザに馴染みやすいデータフレーム形式で提供する ワークフローの構築と管理、実行はRの関数として提供され、依存関係を可視化する関数も用意される drakeパッケージを使うことで、データ分析でありがちな「再実行」の負担（再計算、コードの保守）を軽減することが可能となる 各オブジェクトは自動的にキャッシュされ、コードや依存関係に変更のない場合はキャッシュが利用される ワークフローの各処理の状況、依存関係を可視化する関数も用意され、ワークフロー管理が容易になる 要約 はじめに シーシュポスの岩 既存の解決策 drake: Rユーザのためのワークフロー処理パッケージ ワークフロー管理の基礎 ワークフローと依存関係の可視化 ワークフローの変更 参考URL はじめに データ分析の作業は、
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
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