Pandasを使ったデータ分析の実践例 - やはりQiitaアドベントカレンダーの「企業・学校・団体」カテゴリーにはヘビーライカーが多かった - Qiita
はじめに Qiitaアドベントカレンダー2017 のランキングを見ていて気づいたことがありました。 それは 購読者数ランキングの上位はいろんなカテゴリーがあるのに、いいね数ランキングの上位は「企業・学校・団体」カテゴリーが独占状態 だということです。 不思議だったので Python の Pandas と Jupyter Notebook を使って色々と分析してみました。 調べたこと 主に２つの点を中心に調べてみました。 購読者数といいね数の関係 普通に考えれば購読者数が多ければそれだけいいね数も多くなるはずです。と思っていたのですが、ランキングを見る限りこのような関係は全くないように見えます。 この辺りをはっきりさせるために購読者数といいね数の相関関係を調べました。 「企業・学校・団体」カテゴリーについての仮説 とある「企業・学校・団体」のカレンダーにいいねしているユーザーを見ていたら、そ
翔泳社主催の「ITエンジニア本大賞 2017」、一般投票で選ばれた技術書・ビジネス書のトップ10が発表
ITエンジニア本大賞 技術書・ビジネス書の各ベスト10 ITエンジニア本大賞は、ITエンジニアにおすすめの技術書・ビジネス書を選ぶイベント。ITエンジニアによるWeb投票で各ベスト10を選出し、大賞は、Web投票で特に票の多かった6冊（技術書・ビジネス書各3冊）の書籍の著者、編集者、翻訳者などによるプレゼン大会の最終投票で決定する。プレゼン大会は、2月16日開催の「Developers Summit 2017（デブサミ2017）」内で行われる。 ベスト10に選ばれた書籍は以下の通り。 技術書部門ベスト10 ※50音順 『ITエンジニアのための機械学習理論入門』（技術評論社） 『Amazon Web Services実践入門』（技術評論社） 『暗号技術入門 第3版 秘密の国のアリス』（SBクリエイティブ） 『SQLアンチパターン』（オライリー・ジャパン） 『新装版 達人プログラマー 職人から
SVM-rank: Support Vector Machine for Ranking
SVMrank Support Vector Machine for Ranking Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 1.00 Date: 21.03.2009 Overview SVMrank is an instance of SVMstruct for efficiently training Ranking SVMs as defined in [Joachims, 2002c]. SVMrank solves the same optimization problem as SVMlight with the '-z p' option, but it is much faster. On the
SVM-rank: Support Vector Machine for Ranking
SVMrank Support Vector Machine for Ranking Author: Thorsten Joachims <thorsten@joachims.org> Cornell University Department of Computer Science Version: 1.00 Date: 21.03.2009 Overview SVMrank is an instance of SVMstruct for efficiently training Ranking SVMs as defined in [Joachims, 2002c]. SVMrank solves the same optimization problem as SVMlight with the '-z p' option, but it is much faster. On the
tf–idf - Wikipedia
In information retrieval, tf–idf (also TF*IDF, TFIDF, TF–IDF, or Tf–idf), short for term frequency–inverse document frequency, is a measure of importance of a word to a document in a collection or corpus, adjusted for the fact that some words appear more frequently in general.[1] Like the bag-of-words model, it models a document as a multiset of words, without word order. It is a refinement over t
世界の都市総合力ランキング2011
世界の都市総合力ランキング 2011 年版「Global Power City Index-2011」概要 はじめに 「Global Power City Index」は、地球規模で展開される都市間競争下において、より魅力的でク リエイティブな人々や企業を世界中から惹きつける、いわば都市の“磁力”こそが「都市の総 合力」であるとの観点に立ち、世界の主要都市の総合力を評価し、順位付けしたものである。 森記念財団は、2008 年に初めて「Global Power City Index」をリリースして以来、ホーム ページやメディアを通じて精力的に世界に発信してきた。その結果、ニューヨーク、上海、マ ドリッドをはじめ、数多くの海外の国際シンポジウムに招待されることになり、その評価の高 さを実証した。その間、世界を代表する数々の研究機関とも、都市の競争力をテーマに活発な 意見交換を行ってきた。 20
「alexa」で見る日本のサイトのグローバル度 | isologue
ふと気になって、alexaの日本のTop Sites 上位100位のサイトが、海外でどれだけアクセスされているか、というのを調べてみました。 毎度のご説明ですが、alexaというのはアマゾンの関係会社で、alexaのツールバーを入れている人などのデータを取っているので、母集団等が統計学的に適切かどうかはわかりません。 また、「Top Sites」というのはページビューとリーチを考え合わせたalexaによる指標です。（個別サイトの他の国におけるランキングの表示基準もよくわかりません。） 後掲の表は、alexaに表示されたこの個別サイトの他国での順位を単純にまとめてみただけのものです。 海外のサイトは、水色に塗ってあります。 （参考に、baidu.comだけは国別のランキングを表示してみました。） ご覧のとおり、日本のウェブサイトは、あまり海外でよく見られているとは言いがたい状況ですね。 3位
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
アクセスランキング :日本経済新聞
