分析結果を楽にカッコよく可視化する方法~2016年版~ | Recruit Tech Blog
はじめに リクルートテクノロジーズの大杉です。Pythonで分析した結果をD3jsで可視化するのがマイブームです。今回はその話です。 今回のサンプルスクリプトはこちらをご参照ください。 githubへのリンク 先日のリクルート自然言語処理ハッカソンでは、Jupyter notebookを使って、 分析サーバー内のファイルや、Redshift やElasticsearchのデータにアクセス データの前処理・分析 プレゼン用の画像を作成 をおこなう環境を用意しました。 そのさいに、Jupyter notebookのことを知らない方がおり、もったいないと感じました。 Jupyter notebookはPythonでデータ分析をする方にとって、非常に便利なツールです。 これを使えば、webブラウザから、DBアクセスやら機械学習やら作図やらが行えます。 紹介 Jupyter notebook Plo
PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション
Webからデータを取得して、効率よく整理、分析を行い効果的な可視化を実現するには、さまざまなツールとテクニックが必要です。 本書ではPythonとJavaScriptを使い分け、それぞれの言語の強みを最大限利用します。 PythonのBeautifulSoupとScrapyでデータを取得、pandas、Matplotlib、Numpyでデータ処理を行い、Flaskフレームワークを使ってデータを配信、JavaScriptのD3.jsを使ってインタラクティブなWeb可視化を実現します。データの収集からアウトプットまでの全体を視野に入れて解説しているので、実際にコードを追いながら、この一冊でデータ分析プロセスの全体像を理解できます。 まえがき はじめに 1章 開発環境の準備 1.1 本書で扱うコード 1.2 Python 1.2.1 Anaconda 1.2.2 Anacondaインストールの確
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
処理を実行中です
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
