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Scala 版 factory_girl みたいなのを作りました。 - tototoshi の日記
https://github.com/tototoshi/seedbed Scala で factory_girl っぽいものを作りました。*1かなりお手軽な感じになっています。 依存ライブラリは特にありませんのでどのデータベースライブラリを使っていても大丈夫です。 動作は postgresql と h2 でのみ確認してますが、他のデータベースでも動くと思います。 とりあえず snapshot 版を sonatype にあげときました。 resolvers += "Sonatype snapshots" at "http://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots/" libraryDependencies += Seq( "com.github.tototoshi" %% "seedbed" % "0.1.0-SNAPSHOT" /
Tad
Tad is a free (MIT Licensed) desktop application for viewing and analyzing tabular data. Get Started A fast viewer for CSV and Parquet files and SQLite and DuckDb databases that supports large files. It's a Pivot Table for analyzing and exploring data. Internally, Tad uses DuckDb for fast, accurate processing. News Tad 0.14.0 - June 21, 2024 A packaged installer for Tad is available for macOS (x86
Embulk: Docs
Built-in Plugins Configuration Embulk configuration file format Local file input plugin CSV parser plugin JSON parser plugin Gzip decoder plugin BZip2 decoder plugin File output plugin CSV formatter plugin Gzip encoder plugin BZip2 encoder plugin Rename filter plugin Remove columns filter plugin Local executor plugin Guess executor Preview executor Logo Images Logo Square Horizontal Icon Customiza
webcolourdata.com - webcolourdata リソースおよび情報
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Exploratory
Exploratory Desktop provides a Simple and Easy-to-Use UI experience to access various data sources, clean and transform data, visualize and analyze data to gain deeper insights, communicate your discoveries with Notes, and monitor your business metrics with Dashboards. You can quickly extract data from various built-in data sources such as Redshift, BigQuery, PostgreSQL, MySQL, Oracle, SQL Server,
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
Import.io
E-Commerce Web Data ExtractionExtracting protected, high value web data is hard and only getting harder. Import.io delivers the data that others can't get to. Get a demo
Review: network and relationship visualisation | Stories Through Data
Novel (adj): New or unusual in an interesting way. Finding novel ways to visualise relationships and networks seems to have been a preoccupation in the data visualisation field. But what is it to be ‘novel’ in the context of data visualisation? Can it be measured by insight that the visualisation gives? Or maybe how much aesthetic impact is achieved? Perhaps both. In the academic and professional
20分でわかるPurely Functional Data Structures (PDF)
20分でわかる Purely Functional Data Structures k.inaba (http://www.kmonos.net/) Apr. 4, 2010 あらすじ イ ミ ュ ー タ ブ ル デ ー タ 構 造 は 遅 い Immutable Object だけで作るデータ構造 この本の 内 容を 全速力で 布教する お題：キュー (Queue) • FIFO (First-In First-Out) • pushBack(e) でデータeを入れる • popFront() で取り出せる • 入れた順に出てくる • 以上 破壊的キュー Immutable Object でない 打倒すべき目標 代 入 手続き型でよくある interface Queue<E> { void pushBack(E e); E popFront(); } よくある実装 1 2 3 ・ 4 ・
政府統計の総合窓口(e-Stat)−API機能 | 政府統計の総合窓口(e-Stat)−API機能
API機能をご利用いただくには、e-Statでのユーザ登録が必要です。登録がお済みでない方は、最初にユーザ登録を行ってください。
2-3 フィンガーツリー - Wikipedia
2-3フィンガーツリー(2-3 finger tree、または単にfinger tree)とは、列を表す永続データ構造の一種であり、償却定数時間で両端への追加・削除が可能であり、対数時間で連結・分割・挿入が可能である。また、分割演算を変更すると優先度付きキューや探索木などを実装できる。2006年にRalf HinzeとRoss Patersonが発表した[1][2]。 関数型プログラミング言語などで使われる。Haskellでは、containersパッケージ[3]に列に特化した実装のData.Sequence[4]が含まれ、列に限定しない汎用の実装もfingertreeパッケージ[5]として存在する。Scalaでは標準ライブラリには含まれていないが、scalaz[6]などのライブラリなどで実装されている。その他、様々なプログラミング言語で実装されている。 2-3フィンガーツリーは分岐数が2
国勢調査 都道府県・市区町村別の主な結果 都道府県・市区町村別の主な結果 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口
■検索時の絞込み対象は「政府統計」「データセット一覧」「データセット」で切替えが可能です。 ・「政府統計」…政府統計名、政府統計の説明(統計概要) ・「データセット一覧」…データセットを提供分類や提供周期、調査年月でまとめたもの ・「データセット」…個別のファイル、データベースの内容 ■検索対象(検索オプション) ・「提供分類、表題を検索」 …提供分類や表題といったメタ情報(付属情報)を検索します。 ・「データベース、ファイル内を検索」 …集計項目や項目解説といったデータリソースを検索します。 ■検索条件には以下の演算子が指定できます。 ・「空白」または「and」…すべてのキーワードを含むページが検索されます。 ・「or」…いずれかのキーワードを含むページが検索されます。 ・「-」…キーワードを含むページが検索対象から除外されます。 ・ダブルクォーテーション「" "」…ダブルクォーテーショ
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GitHub - requests/httpbin: HTTP Request & Response Service, written in Python + Flask.
httpbin.org
GitHub - embulk/embulk: Embulk: Pluggable Bulk Data Loader.
GitHub - amitkaps/visdown: Visualisation Markdown @ http://visdown.amitkaps.com
http://visdown.amitkaps.com/
GitHub - yields/phony: Tiny command line fake data generator.
GitHub - kelseyhightower/confd: Manage local application configuration files using templates and data from etcd or consul