Exploratoryはプログラミングをせずにデータを活用できるツールです。誰でも簡単に、データの加工、可視化、予測などの分析ができます。 今回はkaggleのタイタニック号のデータを使い、生存結果に対しての重要度を調べてみます。 まずは公式サイトから、アカウントを登録します。 「無料で試す!」をクリックします。 「Public」を選択します。 アカウント情報を入力して、「サインアップ」をクリックすると、メールが送信されます。 受信したメールからアカウントを有効化し、ログインするとExploratoryをダウンロードできます。 ダウンロードが完了したらアプリを開き、先ほど入力したアカウントでログインします。 「セットアップを開始」をクリックします。 セットアップが完了したら、プロジェクトの「新規作成」をクリックします。 プロジェクト名は「test」とします。 「データフレーム」をクリックし
画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習(外部サイト)」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析(統計分析)の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
顧客満足度向上を目指して、アンケートを設けている企業は多いだろう。デジタル化が進み、入力や集計が簡単になったため、昔よりアンケートに回答する機会は増えている。 しかし、せっかくエクセルやスプレッドシートでデジタルでアンケートを簡単に収集しても、その後、テキストから満足度の計測や、何を改善すべきかなどを洗い出し、解決するのは人間である。大量のアンケートの集計に莫大な時間を取られるのは想像に難くない。 そこで今回は、マイクロソフト社に協力いただき、同社主催イベント「de:code 2019」で実際にアンケート分析をおこなった。AIを用いてアンケート分析業務の効率化が可能か、AIの精度は実用に耐えうるのかを検証した。 「フィードバック把握の高速化」と「セールスの質向上」を目指す今回のゴールは、「フィードバック把握の高速化」と「セールスの質向上」の2つだ。ひとつ目の「フードバック把握の高速化」では
ども、ゆうせいです。実はワタクシ、タイピングのスピードにはそこそこ自信があったりするのですが、どうも作業効率が上がらないと悩んでおりました。 で、気がつきました。キーボードから手を離していることが効率を下げていると。つまり、マウスやトラックパッドを使うためにキーボードから手を離す。そしてまたキーボードに戻る。この一連の動作が恐ろしく無駄を生んでいるわけです。 というわけで今回は、できるだけキーボードから手を離さないことで、作業効率を激アップさせるショートカットキーについてお伝えします。 基本の出来ないものが応用を語るなかれまずはおさらいも兼ねて基本のショートカットから。とは言っても厳選して紹介します。 隠す、閉じる、終わらせる⌘ command+H選択中のウィンドウ(アプリ)を隠す ⌘ command+Wウィンドウを閉じる ⌘ command+Qアプリを終了する いろんなアプリ共通で使える
Googleが、AIの学習サイト「Learn with Google AI」を無償公開しました。 サイト自体は、学習者が機械学習の基本概念を学ぶことができ、実践的な機械学習の利用を支援するためのものになっています。 学習コンテンツは、発展的内容から初心者向けの内容までも提供しており、AIの研究者から初心者までも学習できるレベルになっているそうです。 Googleの従業員18,000人が受けた「Machine Learning Crash Course (MLCC)」も公開! また、Googleの従業員向けに作成された教育コンテンツ、「Machine Learning Crash Course 」も無償で提供されています。 「Machine Learning Crash Course (MLCC)」は、現在18,000名以上のGoogle社員が参加しており、社内でも好評だったコンテンツを誰で
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