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Notionでタスクやデータの管理を劇的に改善させる5つのアイデア【初心者向け】 | ライフハッカー・ジャパン
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統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
競馬の解析をガチでやったら回収率が100%を超えた件 - stockedge.jpの技術メモ
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので） 本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
チェスの棋譜約220万戦を分析してわかったことを可視化
by franlhughes 世界王者クラスのレーティング2861から、いったいどうすればそこまで下がるのかというレーティング215まで、様々な腕前のプレイヤーが残した棋譜データを用いて、チェスではどんな戦いが繰り広げられているのかを可視化した人が現れました。 A Visual Look at 2 Million Chess Games http://blog.ebemunk.com/a-visual-look-at-2-million-chess-games/ Buğra Fıratさんは自らチェスのデータの可視化を行うスクリプトを書き、データ分析を行いました。 データのもとになったのは、チェス専門誌・The Week in Chessに掲載された1801年から2013年までの220万戦以上の棋譜を、RebelというサイトがPGNファイル化したもの。ここから変則チェスであるチェス960の
女性を無視したマーケティングがどれだけ痛いかがわかるデータたち – TechDoll.
どんどんパワーアップしていく女性たち。女性の収入はどんどん上がっているし、家庭でお財布の紐を握っているのも女性。そんな女性を理解するためのデータがTheNextWebにあったので紹介するよ。 米国では、購入判断の85%を女性が決めたり影響したりしてるそう。従来の男性商品に関しても、その50%以上を女性が購入している。その一方で、女性の91%が、マーケターや広告主は自分たちを理解していないと回答してる。 収益力 1. 平均的なアメリカ人女性の収入は2028年には男性を上回ると予測されている 2. 米国の私有財産の51%が女性によってコントロールされている 3. 米国の持ち株制度の50%以上が女性によって保持されている 4. 米国の個人資産の60%以上を女性がコントロールしている 女性の購入パワー 5. 自動車からヘルスケアまで、消費者購買の85%は女性によって行われている 6. ヘルスケア関
「サッカーにおいてデータは役に立つのか？」問題 - pal-9999のサッカーレポート
(１／１７追記。すいません、計算間違いがあったので、書き直しを行ってます。それに伴って、数値も書き直しています。大変申し訳ありません。) というわけで、本日の更新でございます。今回は、ちょいと、データをいじってみようと思いまして、いくつかのサイトから、サッカーのデータと引っ張ってきて、色々と調べました。 データ元ですが、 ひかりＴＶ Ｊリーグ サッカーデータランキング Ｊリーグ公式サイト：試合記録 からです。残念な事に、詳細なデータは、2008年のものと2009年のものになりますので、そのあたりはご容赦を。 サッカーとデータ革命 なんですが、最初に、記事のご紹介から。 http://データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する（その１） – from 『WIRED』VOL.2 データ革命が、欧州サッカーを「マネーボール化」する（その２） – from 『WIRED』VOL.2 データ
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
2006年のデータマイニング学会、IEEE ICDMで選ばれた「データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム」に沿って機械学習の手法を紹介します（この論文は@doryokujin君のポストで知りました、ありがとうございます！）。 必ずしも論文の内容には沿っておらず個人的な私見も入っていますので、詳細は原論文をご確認下さい。また、データマイニングの全体観をサーベイしたスライド資料がありますので、こちらも併せてご覧下さい。 データマイニングの基礎 View more presentations from Issei Kurahashi 1. C4.5 C4.5はCLSやID3といったアルゴリズムを改良してできたもので、決定木を使って分類器を作ります。決定木といえばCARTが良く使われますが、CARTとの違いは以下のとおりです。 CARTは2分岐しかできないがC4.5は3分岐以上もできる C
主要国イメージ調査、中国人の71％が「日本は世界に悪影響」と考え日本人の52％が「中国は世界に悪影響」と考えている
世界27カ国の約3万人の人々に電話などで行ったアンケート調査「BBC World Service Country Rating Poll」は、主要国16カ国とEUについて、国際社会への影響がそれぞれ「ポジティブ」なものか「ネガティブ」なものかを評価してもらうというもの。調査結果からはそれぞれの国の人々が自国やほかの国に対し抱いているイメージが浮き彫りになっています。 詳細は以下から。Positive Views of Brazil on the Rise in 2011 BBC Country Rating Poll - World Public Opinion この調査「BBC World Service Country Rating Poll」は2005年から毎年実施されているもので、今回の結果は2010年12月2日から2011年2月4日にかけて27カ国2万8619人の人々にアンケート
全世界の情報を集めると295エクサバイトに、そのうち94％はデジタル化済み
南カリフォルニア大学の研究チームによると、全人類が全世界中に保持している情報の容量は295エクサバイト(1,000,000,000,000,000,000バイト、百京バイト)に達しており、CD-ROMに入れて積み上げると地上から月まで届いて、さらにその月からそれまでの距離の4分の1ほど通り過ぎるぐらいになるとのこと。これはデジタルとアナログの両方の情報を含んだ場合の数。これらのうち94％がデジタル化されているそうで。 そんなわけで、全人類の持っている情報の想像を絶する実態は以下から。 How Much Information Is There in the World? - USC News Ultimate hoarding: Study finds mankind could store 295 exabytes of data この研究データが対象にしている期間は1986年から200
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https://jp.techcrunch.com/2011/06/29/20110627tumblr-400-million/