Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC

前に決定木の可視化をしようと思ってやってなかったのでやっておきます 決定木のライブラリは例のごとくscikit-learnを使う pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm 決定木とは 決定木は教師あり学習で使われるモデルで、ルールを木として学習します 例えば身長、体重から性別を予測したい場合、身長が170cm以上で体重60kg以上なら男、みたいなルールを学習します 性能はあまりよくないモデルですが、人間にもわかりやすいルールを出力する(他のモデルと比べれば)という特徴があります 簡単に説明すると、ある変数が一定値以上であるかという条件で分けた時に、データのラベル(性別なら男女)ごとの分布がどちらかに偏るような条件で木を作っていきます 予測するときには、データが条件を満たしているノードをたどって木の一番下の葉ノードまでいって、葉ノ