データ分析の方法論を幾つか（CRISP-DMとSEMMAとKDD。ついでにKKD）
「データサイエンティスト養成読本」(技術評論社,2013)にデータマイニングのプロセスとしてタイトルの３つが紹介されていたのでメモ。 CRISP-DM Cross Industry Standard Process for Data Mining(業界横断型データマイニング汎用プロセス)の略。 SPSSなどが参加するコンソーシアムで開発された方法論。 データ分析から問題解決まで、次のステージに分けて定義している。 Business Understanding対象のビジネス全体を理解し、課題・目的を明らかにするステージ Data Understanding関係者からのヒアリングを含め、データの収集・理解をするステージ Data Preparation数理モデル構築のためのデータマート・DWHを構築するステージ Modeling仮説に基づいて数理モデルを構築するステージ Evaluation構
１からイラストの勉強をした話｜せたも
はじめに これは「この私がイラストの何たるかを教えてやろう」という趣旨の記事ではございません。 普段は背景メインのドット絵を描いているのですが、人物の描写も同様に向上させたかったので一か月間こもって勉強しました。この記事はその結果と過程の記録です。私の得た気付きが誰かに共有できれば嬉しいです。 過程の方はどうしても長くなってしまうので初めに結果の方をお見せします。下の画像は左が最初に描いたラフで右が最後の完成品です。 もちろんラフと完成品なのでちゃんとした比較はできませんがキャラデザには大きな変化があったと思います。記事の後半で詳しく触れますが、やはりスケッチをしていると細かい特徴までデザインに活かすことができるようになりました。一回やるだけでも随分とモチーフの解像度が上がって魅力的になったのでとても効率的に感じます。また見て知っていたり、ただ考えているだけでは絵にあまり反映されないことも
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