【Pythonエンジニア列伝:vol.5-1】片柳薫子さん その１〜農業研究分野でのPythonデータ処理について聞きました〜 - Python学習チャンネル by PyQ
この記事はPythonエンジニア列伝第５回の１記事目です Pythonエンジニア列伝は、「Pythonエンジニアたちのインタビューを通して、Pythonを使う人達がどんな人なのか、どんな場面で活用しているのか、なぜPythonに出会ったかなどを紐解く」連載です。 連載はトピックごとになっているので記事単体でも読むことができます。 関連記事 プロフィール・インデックス…片柳さんのご紹介とインデックスページです。 この記事はPythonエンジニア列伝第５回の１記事目です 関連記事 ご挨拶 研究員とプログラミングの関係性 soil_texture_visualization NumPy pandas Matplotlib 農業系研究分野での使用技術について 「メッシュ農業気象データ」 次回の内容 ご挨拶 haruこの度はインタビューを受けていただきありがとうございます。PyQ開発チームメンバーの
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
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