データ分析

始めに 最近、回帰分析をやるようになりました。分析そのものはまだまだ知識不足なものの、とりあえずPyCharmで分析を可視化するJupyter Notebookを使用する方法がわからなかったのでメモします。 なお、本当に初心者向けの記事となります。 環境 PyCharm 2025.1.1.1 実装 リモートサーバを起動する PyCharmはデフォルトでJupyter Notebookは使用できる状態を提供してくれます。しかし、私の環境が悪いのか、matplot等の追加でライブラリをインストールしたいときにうまくインストールできませんでした。そのため、ローカルにJupyter Labのサーバを起…

ポストクロッシングの2025年3月21日のデータ[1]から、ポストクロッシングが比較的活発な国をグループ分けしてみることにする。 以前の記事「ポストクロッシングにおける国別活動状況(3)」の続きである。 以前の集計結果はこちら postkarte.hatenablog.com postkarte.hatenablog.com postkarte.hatenablog.com 目的 方法 結果 クラスター分析による分類 判別分析の結果 考察 各グループの特徴 グループの特徴から読み解く ポストクロッシングにおける日本の位置づけ 全ての国対象としたグループ分け まとめ データ参照先 目的 ポストク…

ルメール騎手の2024年JRA成績まとめ ヴィクトリアマイルをアスコリピチェーノで制したルメール騎手。紛れもないトップジョッキーのひとりですが、どのような条件で好成績をあげているのでしょうか。どんな条件でも勝っているイメージがあるだけに、あまり気にしたことがないのでは？ クリストフ・ルメール騎手の2024年におけるJRA開催競馬での騎乗回数は589回。1着は176回（勝率29.9%）、2着は105回（2着内率47.7%）、3着は68回（3着内率59.3%）という成績。ここからは、2024年におけるルメール騎手の条件別データを調べていきましょう。ルメール騎手の得意・不得意条件を見極めて、馬券検討…

AIの得意なことにデータ分析が挙げられます。 そこで、アワートAIの画像生成データをまとめていたファイルから、よく使われている文言抽出をGeminiのGemにやられてみました。

データ供給先が増える アイデア：Consumerの追加と役割の追加 Consumerを増やす？ 1つのConsumerの役割を増やす？ 必ずしも全件必要ということではない Consumerがフィルタリング、SNS-Lambdaで後続処理 Consumerを追加＆＆拡張ファンアウトを割り当て フィルタリング用Query DSLをGUIで設定できるように まとめ 登壇者はこの方 佐野 玄 氏 株式会社日本経済新聞社プラットフォーム推進室 データインテリジェンスグループ部長 データ基盤「Atlas」の設計・開発や、ダッシュボード、リアルタイムMAの開発などを通じてデータドリブンな文化の醸成を推進。現…

「日々の経営判断、本当にこれで正しいのだろうか…」「データは山ほどあるのに、どう活用すればいいのか分からない…」「勘や経験だけに頼る経営から脱却し、確かな根拠をもって会社を成長させたい！」 そうお考えの経営者、そしてビジネスリーダーの皆様へ。その課題、「データ分析」の力で解決できるかもしれません。そして今、AI（人工知能）の進化が、データ分析をかつてないほど身近で強力なものにしています。 このページは、当ブログでご好評をいただいた連載企画「データが語る経営の未来 ~実践的データ分析手法で会社を動かす」（全5回）の核心を凝縮した【永久保存版・実践ガイド】です。 難しい統計学の知識は不要！AIを活…

AIとマーケティング：ターゲットを絞った戦略 こんにちは。 私たちのマーケティング戦略に革命をもたらす技術、それがAI（人工知能）です。 これまで、顧客ターゲティングといえば、膨大なデータ解析と市場調査に基づいて行われてきましたが、今やAIがその役割を飛躍的に進化させています。AIは、顧客の購買行動や嗜好をリアルタイムで把握し、パーソナライズされたマーケティング戦略を可能にします。 結果、企業は従来以上に効率的かつ精度の高いターゲティングが実現でき、ROI（投資収益率）の向上を図ることができるのです。 しかしながら、最新技術の恩恵だけではなく、課題も存在します。 データのプライバシー保護、アル…