Twitterからとってきたツイートを材料に文章生成してツイートしちゃう - Qiita
せっかく Twitter の developer 登録をしたので、APIで遊んでみようという記事です。 やることはタイトルにある通りですが、「ツイートの取得」→「ツイートを学習データとしてモデル生成」→「文章生成」→「作った文章をツイート」という流れとなっております。 前提 以下の条件で動作します。 - Twitter API が使える - Google Colaboratory が使える 以下のPythonライブラリおよびツールをインストールしています。(インストールもコード内で実行しています) - twitter - tweepy - MeCab - NEologd - mecab-python3 ツイートの取得 では早速ツイッターからツイートデータを取ってきましょう。 と言っても取ってくるツイートをキーワード検索で探す必要があるので、まずは検索するキーワードを決めます。 キーワードは
新「nasne」の価格決定にデータサイエンス活用 従来は「勘、経験、度胸で決定」
ソニー・インタラクティブエンタテインメント（SIE）からノウハウを継承し、バッファローが3月に発売したネットワークレコーダー「nasne」。2万9800円（税込）で販売を始め、すでに3次入荷分までが完売している。この価格は外部の企業とともにデータサイエンスを活用して決めたと、バッファローが自社のWebコンテンツで6月23日に明らかにした。 バッファローはこれまで、製品の価格を「勘、経験、度胸」を基に決めていたが、nasneは価格を決めるに当たっての理論や根拠が社内になく、適正な値が判断できなかった。そこで、過去のデータから価格を算出するため、東京大学発のコンサル企業である東京大学エコノミックコンサルティング（UTEcon）に協力を依頼したという。 まずは2020年12月から21年初頭にかけて、他社製レコーダー製品の過去の販売データや価格データを収集。その後、東大や慶応義塾大学などの経済学者
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