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『データで見る世界』

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  • はじめて作ったアプリが爆死したものの、そこから学んでなんとか2個目をバズらせた話 - データで見る世界

    4 users

    www.analyze-world.com

    ※この記事は、「個人開発 Advent Calendar 2022」5日目の記事です アプリを作りたい思い 僕がアプリを開発したいとはじめて思ったのは、10年ほど前だったように記憶しています。特にきっかけがあったわけではないですが、世の中の誰でもがスマホにダウンロードすれば使えるアプリを"自分で"作れるということに、何か得体の知れない万能感と憧れを抱いていたのです。 すぐにアプリ開発に取りかかることはなかったものの、自分の中の思いは燻り続けていました。 それから8年後、2020年、ついにアプリを開発することを決めました。 この記事では、満を持して、8年間の思いの丈をぶつけて作った僕の処女作「Tenbin」が大スベりした話、そして、それに心を折られず(折られたけど頑張って)作った2作目「BookNotion」(2022年4月リリース)をなんとかバズらせた話をします。 Tenbinのアイデア発

    • テクノロジー
    • 2022/12/06 11:23
    • application
    • development
    • あとで読む
    • インテリになるためにBookNotionを開発した話 - データで見る世界

      12 users

      www.analyze-world.com

      インテリとの出会い 36歳になった。妻との間には、4歳と1歳の娘がいて、最近の趣味はもっぱらポッドキャストを聴くことだ。 というのも、育児をしながらだと、まとまって落ち着いた時間を取ることが難しく、細切れの時間、手がふさがった状態でインプットするにはポッドキャストがうってつけなのである。 ちなみに僕が聴いているポッドキャストは以下の通り。並びは、聴き始めた順。()内の数字は、2022年4月26日時点におけるエピソード数。 distinct.me(#135) stand.fm Free Agenda(#212) freeagenda.jp コテンラジオ(#250) cotenradio.fm 超相対性理論(#53) 超相対性理論 超相対性理論哲学¥0podcasts.apple.com ゆる言語学ラジオ(#118) open.spotify.com ゆるコンピュータ科学ラジオ(#17) op

      • 学び
      • 2022/06/15 09:32
      • knowledge
      • あとで見る
      • あとで読む
      • 新年の抱負を立てるかわりにTwitter APIでbotを作った話 - データで見る世界

        33 users

        www.analyze-world.com

        新年あけましておめでとうございます。本年もよろしくお願いいたします。 昨年はこちらのブログには一度も投稿しませんでしたね。noteのほうではいくつか記事を書いたのですが。そちらもよければご覧ください。リンクはこの記事の下のほうに貼っておきます。 さて、タイトルにあるとおり、新年は明けましたが、僕は抱負を立てませんでした。そのかわり、Twitter APIを使ってbotを作ったので、なぜそうしたのか、またその実装について書いていきます。 目次 1. なぜTwitter APIでbotを作ったのか 1-1. なぜ新年の抱負を立てないか 1-2. なぜTwitterか 1-3. 何をやりたいか 1-3-1. 凝り固まったTLをほぐしたい 1-3-2. フォロワーと積極的にコミュニケーションをとりたい 2. どんなbotを作ったのか 2-1. 全体像 2-2. APIインスタンス作成(get_ap

        • テクノロジー
        • 2020/01/04 11:40
        • Python
        • twitter
        • あとで読む
        • 重要
        • HotEntry
        • データを分かりやすく見せるためのグラフリテラシー - データで見る世界

          47 users

          www.analyze-world.com

          AIやデータサイエンスが注目されるに伴い、世の中は加速度的にデータドリブン化しています。特にビジネスにおいては、個人の勘や経験だけではなく、データやファクトにもとづいて意思決定がなされるべきという考えはもはや一般常識であると言っても過言ではありません。 そんな中、当然のようにデータ分析の結果を「分かりやすく見せること」の重要性が増しています。どんなに素晴らしい分析結果であっても、伝えたいことが伝わらなければ、意思決定につながりません。 データといっても、その表現方法はさまざまですが、最も使われる頻度が高いものとして、グラフがあります。 ただグラフを作るだけであれば、Excelを使えば誰でもできますが、誰しもが学校できちんと教わったわけでもなく、なんとなくグラフを作っているのが現状でしょう。 正しく分かりやすいグラフを作るためには、以下のような問いに即答できるグラフリテラシーが必要です。 グ

          • テクノロジー
          • 2018/10/01 07:17
          • グラフ
          • visualization
          • あとで読む
          • excel
          • 統計
          • データアナリティクスによる『体感』で雨を予測する方法 - データで見る世界

            5 users

            www.analyze-world.com

            我々の身の回りはデータで溢れています。人口統計、視聴率、売上、株価、内閣支持率、例を挙げれば枚挙に暇がありません。その中でも、最も身近なデータといえば、天気予報でしょう。外出する前に、傘を持っていくべきかどうかの判断に必要なデータが天気予報、さらに言えば降水確率です。 ところで、そんなに身近な降水確率ですが、朝のニュースや天気予報アプリを見て確認する行為は果たしてクールでしょうか? 結論から言うと、クールではありません。 来る日も来る日も、傘を持っていくかどうかという重要な判断を、どんなアルゴリズムで算出されたかも分からない降水確率に頼りっきりではいけません。 そんなことでは、もし無人島に漂着したときに困ってしまいます。 では、雨が降るかどうかをクールに予想するには、どうすればいいでしょうか?その答えは、簡単です。 自分の目で見て、体で感じて、予測するのです。 よくマンガなどである、 「大

            • テクノロジー
            • 2018/08/24 08:09
            • 機械学習
            • AIで解決すべきビジネス課題を見つけるただ1つの質問 - データで見る世界

              11 users

              www.analyze-world.com

              なんでもかんでもAIで解決したいこのご時勢、皆様いかがお過ごしでしょうか。日々のニュースではありとあらゆる企業がAIに注力し、データサイエンティストの採用と育成に悪戦苦闘している様子がうかがえます。 「やっぱこの時代、AIっしょ!」 うんうん。そうですよね。勢いが大事です。 「いやいや、AIよりもまずやらなきゃいけないことたくさんあるんじゃないの?!」 うんうん。冷静な意見です。AIだけが戦略じゃないですからね。 「AIなんてただのバズワードだし、役に立たん!」 ダウト。 ちょっと待ってください。AIはいいものです。AIとハサミは使いよう、なのです。使い方を間違えてはいけませんが、そもそも使い方を間違えてもいい道具など、この世にありはしないのです。 AIがここまで注目されているのは、ビジネス課題の解決に活用できるからでしょう。もしAIが研究としてはおもしろいが役に立たないものだったとしたら

              • テクノロジー
              • 2018/05/30 18:23
              • 米国500社の財務諸表ビッグデータ分析で見えた7つの事実 - データで見る世界

                335 users

                www.analyze-world.com

                最近よくビジネスニュースというか経済ニュースを見ていて思うんですが、注意しないと各企業についてバイアスがかかるリスクがあるなぁと。メディアが悪いと言えばなんとなく悪い感じがしてきますし、賢い人がすごいと言えばなんだかすごい気がしてきます。具体的には、Amazonの戦略がすごい!とか、Appleは税金を納めてなくてひどい!とか、そういうニュースを真に受けてしまっている自分に気がつきます。これはよくないですね。事実ではなく、他人の意見に支配されています。 ではどうすればいいのでしょう?メディアを遮断すればいいのでしょうか。それとも、他人の意見を全て否定すればいいのでしょうか。 バイアスを取り除く方法はただ一つ。データ分析です。データは嘘をつきません。賢そうな人の意見を鵜呑みにするのではなく、自分で生のデータを分析すれば、事実にたどり着けます。 企業について知るためには、財務諸表をひも解くのが一

                • 政治と経済
                • 2018/02/01 08:03
                • データ分析
                • あとで読む
                • データ
                • 企業
                • 経済
                • 分析
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                • IT
                • analytics
                • データで見るM1グランプリ2017 〜データ取得編〜 - データで見る世界

                  3 users

                  www.analyze-world.com

                  今回はTwitter APIを用いてデータを取得しています。 なお、大量のツイートを取得しようとするといろんな取得制限がかかって結構エラーが出ます。そこで、こちらのサイトを参考にさせていただきました。素晴らしいコードで、全くエラーが出ません。 ailaby.com 僕のコードは以下の通りです。 # 必要なライブラリをインポート from requests_oauthlib import OAuth1Session import json import datetime, time, sys from abc import ABCMeta, abstractmethod import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame from dateutil.parser import parse CK = 'xxxxxxxxxxxxxxx

                  • 暮らし
                  • 2017/12/09 09:32
                  • データで見るM1グランプリ2017 〜本当に一番面白かったのはどの漫才だったのか〜 - データで見る世界

                    18 users

                    www.analyze-world.com

                    2001年、第一回M1グランプリが開催されました。当時高校生だった僕はブラウン管のテレビにかじりつくように見ていたことを思い出します。2017年、M1も今回で13回目となりましたが、あのヒリつくような緊張感と感動は第一回の頃から変わらないばかりか、より加速しているようにも思えます。 今回は視聴率も近年の中では高かったようで、また漫才のレベルも非常に高かったと言われていますし僕自身もそう感じました。 とろサーモン優勝。 素晴らしい漫才でしたね。他のコンビも素晴らしかったですが、優勝にふさわしい漫才でした。M1には結成15年以内のコンビしかエントリーできない制限があるためラストイヤーとして挑んだとろサーモンは、その技術力と気迫が最高におもろい漫才を生み、審査員たちをうならせ、文句のつけようのない結果となりました。 いや、果たしてそうだろうか?? 本当に一番面白かったのはとろサーモンだったのでし

                    • おもしろ
                    • 2017/12/08 10:47
                    • 分析
                    • データ
                    • あとで読む
                    • ネタ
                    • 機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた - データで見る世界

                      129 users

                      www.analyze-world.com

                      なんかいい映画ないかなぁと思うことは誰にだってありますよね。ちょっと時間ができた時なんかに、映画でも見てみようかと。でもこれはそんなに簡単なことではありません。 世の中にある映画なんて多すぎて一体いくつあるのか分からないくらいですし、一回選んだらだいたい2時間は取られるわけです。おもしろくない映画に2時間奪われるリスク、そして最高の映画を見ずに人生を終えてしまうリスク。こんなハイリスクを背負って僕たちは映画と向き合っていかなければいけません。 恐ろしい。 こんな恐ろしいことがありますか。 でも安心してください。機械学習がそれを解決してくれます。今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。 何は無くともまずはデータが必要です。今回はみんなのレビューサイトさんからデータを拝借しています。 みんなのレビューサイトでは、レビュアーが自身のプロフィールを登録

                      • テクノロジー
                      • 2017/11/21 12:25
                      • 機械学習
                      • machinelearning
                      • 映画
                      • あとで読む
                      • movie
                      • datamining
                      • データ
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                      • AI
                      • 機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた 〜スクレイピング編〜 - データで見る世界

                        4 users

                        www.analyze-world.com

                        本編をご覧のみなさんこんにちは。本編をご覧になっていないみなさんもこんにちは。 こちらの記事ではスクレイピング編をお送り致します。 言語は慣れたPythonを選択しています。 映画レビューサイトは、利用規約やデータ表示の構造から、みんなのシネマレビューさんにお世話になることにしました。ありがとうございます。情報量も多くて素晴らしいサイトですね。 では、早速やっていきましょう。まずは必要なライブラリをインポートしておきます。どれも一般的なものですね。 #必要なライブラリをインポート from bs4 import BeautifulSoup import requests import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import time みんなのシネマレビューさんでは、映画情報(制作年、監督、キャストなど)、レビュアーリ

                        • テクノロジー
                        • 2017/11/21 08:56
                        • python
                        • machine-learning
                        • movie
                        • データで見る世界

                          14 users

                          www.analyze-world.com

                          ※この記事は、「個人開発 Advent Calendar 2022」5日目の記事です アプリを作りたい思い 僕がアプリを開発したいとはじめて思ったのは、10年ほど前だったように記憶しています。特にきっかけがあったわけではないですが、世の中の誰でもがスマホにダウンロードすれば使えるアプリを"自分で"作れるということに、何か得体の知れない万能感と憧れを抱いていたのです。 すぐにアプリ開発に取りかかることはなかったものの、自分の中の思いは燻り続けていました。 それから8年後、2020年、ついにアプリを開発することを決めました。 この記事では、満を持して、8年間の思いの丈をぶつけて作った僕の処女作「Tenbin」が大スベりした話、そして、それに心を折られず(折られたけど頑張って)作った2作目「BookNotion」(2022年4月リリース)をなんとかバズらせた話をします。 Tenbinのアイデア発

                          • テクノロジー
                          • 2017/11/09 18:46
                          • あとで読む
                          • 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界

                            2101 users

                            www.analyze-world.com

                            さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub(https://github.com/ShoKosaka/Suumo)に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを

                            • テクノロジー
                            • 2017/11/09 15:16
                            • 機械学習
                            • 分析
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                            • ネタ
                            • 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた 〜前処理編〜 - データで見る世界

                              9 users

                              www.analyze-world.com

                              さて、前回のブログで足立区の賃貸物件を取得しました。 www.analyze-world.com 同様にして、東京都23区の物件も取得してしまいましょう。今回僕が取得したところ、合計で200,060件になりました。csvファイルで70MBほどですので、Excelだと重すぎて処理スピートがかなり遅いです。いい感じにビッグなデータが手に入ったんじゃないでしょうか。 物件情報を取得したはいいものの、このままだと分析をまわせないので、前処理を施します。今回の最終目標はお買い得物件を探すことなので、応答変数は賃料が主な指標になりそうです。賃料に対して、それぞれのカラムがどのように効いてくるかを考慮しながら処理していきます。 今回使うライブラリはpandasとnumpyだけです。それぞれ区別に保存しておいたファイルを結合して一つのファイルを形成します。 #必要なライブラリをインポート import p

                              • テクノロジー
                              • 2017/10/24 10:25
                              • tokyo
                              • python
                              • 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた 〜スクレイピング編〜 - データで見る世界

                                64 users

                                www.analyze-world.com

                                こんにちは、Shoです。 今年の6月にミシガン大学ロスを卒業し、晴れてMBAホルダーとなりました。12月までは大学に残って機械学習の研究をしているのですが、いよいよ帰国の時が近づいてまいりました。 来年の頭から東京に戻るので、どのへんに住もうかなぁと思案しておるところです。 しかし住居選びというのは考えなければいけない要因が多くて大変ですね。なるべくお買い得な物件を選びたいところですが、どの区がいいのか、広さはどのくらいの部屋にしようか、2LDKと3Kだとどっちがいいの?とか、これは人間の頭で考える案件ではありませんね。コンピューターができることは全部自動化してしまいたい。 ということで、やってみました。 機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた 物件情報サイトは色々ありますが、今回はSuumoさんを選択。著作権に関しては、利用規約に以下のように書いてあります。 「ユーザー

                                • テクノロジー
                                • 2017/10/24 10:23
                                • スクレイピング
                                • 機械学習
                                • Python
                                • scraping

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