Python、数学、ビッグデータに関する知見をポストします。自主的に2019.04沖縄合宿を実施しておりました。1ヶ月弱滞在し、非常に有意義な合宿でした。今後は、クラウド・サーバレス関連も重点的にウォッチしていきます。Webページを評価する切り口は、さまざまな種類があります。JupyterNotebookは、セル単位でプログラムを実行できるインターフェイスがあります。セルの中身のプログラムを変更する必要があります。インストールすることで、他言語も使うことができます。RによるRFM分析をご紹介します。顧客を以下の3つの側面から分析する手法です。Rによるデシル分析についてご紹介します。デシル分析とは、売上など特定の数値で顧客データを並び替えたあとに、10等分する分析です。上位に集中する特徴を捉えて、次の施策を考案するために活用します。ファイ係数の算出方法をご紹介します。単位に依存するので、例えば、身長がm単位なのかcm単位なのかで共分散の値が異なります。Rによる分散・標準偏差・Z得点・偏差値の算出方法をご紹介します。不偏分散を算出するには、var()を使います。Rによるバスケット分析方法をまとめました。詳細なバスケット分析ができます。書籍『リテールデータ分析入門』のデータを使って、実際に分析してみます。マーケットバスケット分析(ショッピングバスケット分析とも呼ばれる。アソシエーション分析の一種です。大規模なリテールデータに特化したRによる分析ノウハウが記載されている書籍です。statisticsR言語による統計学入門として、『Rによるやさしい統計学』が名著です。ニューラルネットワークを復習する章なので、復習がてらコード部分を写経。データがメインテーマ。matrix)についてまとめました。同社は2014年から東京大学の松尾豊特任准教授と共同で、生徒が動画のどこで躓いたかやコンテンツ間の関連性を分析。matrix)が用いられます。バイアスを取り除く方法はただ一つ。データは嘘をつきません。githubのドキュメントに公式のチートシートがアップされています。このpandasチートシートには、重要な概念やコマンド実行方法が整理されていますので、項目をひとつずつ解説していきます。Python機械学習の学習用データでよく使われるone-hotエンコーディングされたデータがあります。one-hotエンコーディング処理は、さまざまなライブラリで実装されています。PandasPython/pandasを使って、以下のようにグルーピングした複数行を一行にする方法について解説します。Learning』に出てくる数学用語について調べていく。実際の使われ方については、高校レベルの数学を別途復習が必要。以下数学用語を列挙していく。