『空き不動産問題から考える地方都市再生』オンラインディスカッションのお知らせ - 株式会社ナカニシヤ出版
たくさんのご参加、ありがとうございました。 配信の様子はyoutubeでご覧いただけます。 『空き不動産問題から考える地方都市再生』の刊行を記念して、執筆者と、事例として収録されている地区における都市再生実践者をゲストに、オンラインディスカッションが開催されます。ぜひご参加ください。 【概要】 地方都市の再生を考えるうえで、空き不動産の有効利用に関するノウハウ・知識の共有が欠かせません。このほど、問題意識を共有する地理学系研究者たちが集まり、『空き不動産問題から考える地方都市再生』（ナカニシヤ出版）を出版しました。出版を記念して、本の執筆者と、事例として収録されている地区における都市再生実践者をゲストにお呼びし、これからの地方都市のあり方についてディスカッションします。 【ゲスト】 倉石智典さん（株式会社MYROOM 代表） 田中章友さん（島のモノ喫茶田中戸 店主） 武者忠彦さん（信州大学
Python で MeCab を使ってテキストの内容を形態素解析してみる ～小説内の頻出単語の抽出～ - GIS奮闘記
本日は MeCab を使ってみようと思います。MeCab については最近、以下エントリーでインストール方法と簡単な使い方を紹介しましたが、本エントリーではより実践的な使い方を紹介したいと思います。 www.gis-py.com やってみること 「坊ちゃん」（夏目漱石）のテキストデータをダウンロード 正規表現で不要な文字を除去する（ここはなくても形態素解析が可能ですが、より正確に解析したかったので、この手順を入れました） MeCab を使用して頻出単語（名詞）TOP10を抽出する データ入手先 青空文庫さんで色々な小説のテキストデータをダウンロードすることができます。 青空文庫 Aozora Bunko 坊ちゃんのデータはここですね。 図書カード：坊っちゃん 中身はこんな感じです。《にさんち》のようにフリガナが入っていたり、ヘッダーやフッターも除去する必要がありますね 実行環境 Window
Prophet で時系列解析を行い電力需要の推論値を Tableau で可視化してみよう！ - GIS奮闘記
さて、本日は Prophet を利用して電力需要の推論値を可視化してみようと思います。前回に引き続き今回も機械学習に関するエントリーを書いてみました。機械学習に関してはまだまだ学習中の身で拙い内容かもしれませんがこれから機械学習を始めてみようという方の一助になれたら幸いです。 今回チャレンジすること 気象情報を利用した東京都の電力需要推論 使用する機械学習ライブラリ Prophet というライブラリを使用します。Prophet は Facebook が公開してるライブラリで、簡単に時系列予測が行え、トレンドや季節性などが構造化された結果を得ることができます。 なお、インストール前に PyStan というライブラリもインストールする必要があります。Windows 環境でのインストール方法は以下エントリーで紹介していますので、興味のある方はぜひ読んでみてください。 www.gis-py.com
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