ダルビッシュ有さんが2017年に投げた投球データをPythonとBigQueryで軽く調べてみた - Lean Baseball
今日で週休七日生活が終わる野球エンジニアこと@shinyorkeです. 昨年末に,BigQueryに突っ込んだ野球データでダルビッシュ有さん（@faridyu）の投球データについてかる～く調べてみました. 「今年こそPythonでデータ分析するぞ！」 「BigQueryをPythonから使いたいぞ！」 っていう野球好きの方の参考になれば幸いです. なお今回はホントにデータを覗き見した程度の軽いネタです. TL;DR 投球コースを散布図で可視化するといい感じになる 球種と結果をSankey Diagramにするのも面白い BigQueryとJupyter,pandasの組み合わせすっごい楽 次回はPySparkあたりで学習とかさせたい 多分おそらく@faridyuさんはここに書いた分析と傾向の斜め上をいくと思ういや行って欲しい（ファンとして） Starting Member TL;DR St
GREEのUserAgent比率を公開します(2014/06) | GREE Engineering
人をダメにするソファとゴロ寝deスクを買ってしまったago（@kyo_ago）です。 これから定期的にGREEを利用して頂いているクライアントのUA比率を公開していきたいと思います。 OS Android iOS グラフは以下のデータを元に作成しています。 { "os":{ "Android":66.4, "iOS":33.5 }, "version":{ "Android":[ { "percent":35.8, "name":"4.2" }, { "percent":22.3, "name":"4.0" }, { "percent":21, "name":"4.1" }, { "percent":14.7, "name":"2.3" }, { "percent":4.2, "name":"4.3" }, { "percent":2, "name":"other" } ], "iOS":
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
国勢調査など政府統計データをCSV化してダウンロードできる「統計くん」 政府API活用
個人開発者の矢野さとるさんは6月12日、10日に公開された「次世代統計利用システム」のAPIを活用し、国勢調査などの政府が持つ統計データをCSV形式でダウンロードできるWebサービス「統計くん」を公開した。 次世代統計利用システムは、統計のオープンデータの高度化に向け、統計センターが総務省統計局と協力して提供しているシステム。政府の統計ポータル「e-Stat」でデータベース化されている統計データを、XMLやJSONなどで出力するREST方式のAPIを提供している。 統計くんは同APIを活用し、国勢調査、事業所・企業統計調査、全国物価統計調査、家計消費状況調査などについて、調査結果をWebブラウザ上に表示したり、条件を絞り込んで分類したり、CSV化してダウンロード可能。今後は、グラフ生成やクロス集計機能などの実装を検討している。 関連記事 「PM2.5まとめ」正式公開 現在地のPM2.5濃度
統計数学
今日のテーマは統計数学です♡ すまない、ガチ理系以外は帰ってくれないか！ サンプル コード: C#で統計処理（Code Recipe） 元データ 具体的には、データの傾向分析をします♠ ところで、このグラフを見てくれ…こいつをどう思う？ これは、とあるサイトの1日辺りのページ ビュー（PV）を、約6年分並べたものです。 なんとなく、毎年毎年、季節ごとに同じ傾向が出ているのはわかるでしょうか。盆正月、ゴールデン ウィークの時期にはPVが減ります。 もう1つ、同じデータで、期間を絞ってみましょう。 8週ほど抜き出したものです。みごとなまでに、土日のPVが少ないです。 ということで、 季節傾向 週間傾向 を抜き出してみましょう。 週間傾向 まずは、週単位でデータを区切ります♣ private static DailyData[][] GroupByWeek(DailyData[] data) {
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