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機械学習や統計学で株価分析をしていたu-kanです。　株の自動化システム構築中に、「３ヶ月でアプリ作れないの？　あ、もちろんiOSとAndroidで動くやつね。　ちなみにサーバー側も０から構築よろしく！」といったキラーパスが飛んできて、楽しく苦しくコーディングしています（泣） でもね、 株よりも回収率良いから全然おっけーなんです(･∀･) 現金ですね〜　って、無駄話は辞めて先に進みます！笑 背景 redux-sagaを用いて非同期的にサーバーと通信、Instagram like なホームフィードを作ってるのですが、どうやらreact-native-router-fluxを使うと少々厄介なことが起きるようなので備忘録的に。 バージョン "react-native": "^0.39.0", "react": "15.4.1", "axios": "^0.15.2", "react-native

データ分析の醍醐味は、「成功すれば一攫千金」が狙えるところですよね(*･ω･)　今回は社会的なイベントのタイミングでスポットで儲けられないものかなぁ、、と思い分析をしてみました！　狙いどころは一番分かりやすそうな選挙ってことにしてみます。 分析につかった環境は以下のとおり。コードは大したものを書いてないので公開しなくていいかなー、、　とりあえずプログラミングと統計学が少しできると、こんなことが実際にできることがイメージして頂ければと思います(･∀･) 変な不正とかを検出できないといいのですが、まぁとりあえずやってみましょう！笑 手順としては、 ある政党の特定の人間が関連している銘柄から、選挙日程の周辺で値動きや出来高に突発的な変化がないか見る その銘柄に類似の銘柄を全銘柄から探して稼げる銘柄を複数獲得する で行きたいと思います(･∀･) その１：出来高や値動きに突発的な変化のある銘柄を探す

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに なんでこんな記事を書こうとしたかというと、機械学習の活用例って日本でほとんど情報が入ってこないんですよねぇ、、 で、仲良い先輩に機械学習の業務改善に関する事例を調べてーと言われたので、せっかくなのでまとめることにした。 ちなみに表題にある Machine Re engineering とは、機械学習を用いた業務の自動化による改善のこと。日本語に訳すとなんなんだろう。範囲はだいぶ狭いけど、マーケティングオートメーションとかは割とこの領域かもしれない。 実際のMachine Re-engineering はもっと範囲の広い話で、ビ