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Pythonでのデータ分析 : line_profiler についてのメモ - Qiita
line_profiler が便利です スピーチとスカートは短いほうがいい、という話を聞いたことがあります。 データ分析でも、実験をできるだけ多くしたいので、 前処理などの定型繰り返し作業はできるだけ短いほうがいいですね。 そんなときに役に立つのがプロファリングだと思います。 最近、プライベートで数10GB~サイズのデータを扱うことになりました。 その作業を通じて、並列処理、プロファイリングなどについて 小さな発見がありましたので、共有できたらなと思いました。 初回は、line_profilerでプロファイリングしたときの発見です。 line_profiler については、いろんな方が書いているので、調べて頂ければと思います。 とても素晴らしいプロジェクトです。 データの集計処理をプロファイリングする データについて 実際にあつかったデータはお見せできませんので。。。 そのデータに構造が近
アドネットワークのデータ解析チームを支える技術
PyConJP 2015にて発表 https://pycon.jp/2015/ja/schedule/presentation/61/Read less
「データ分析プロセス」福島真太朗
書籍のタイトルは「データ分析プロセス」とありますが、偉い人を説得してどのようにデータを集めていくかを決めて、KPIをどう設定して～という、いわゆる啓蒙書ではありません。すでに顧客の行動データやPOSデータなどをデータベースに格納しつつあり、そこから例えば解約予測をするにはRで具体的にどうすればよいか、という問いに答えるRの本です。Useful RというRのシリーズ本の中の一冊であり、Rを使って機械学習をするためのエンジニア向けの本です。特におすすめする読者は、Rで機械学習をする人の他、欠損値・外れ値・不均衡データといったものにどういった対処方法があるのか知りたい、使ってみたいという人です。また、書籍のページではRのソースコードとともに対応するPythonのソースコードが一部提供されています。 まえがきには「本書では、可能な範囲で実データを使用した分析例を例示しようと心がけた」とあり、そのた
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