02 4月

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データ分析はなぜ難しいのか。心理学の観点から

【この記事の概要】データ分析が難しい原因は本質的な難しさがあるから。技術的な難しさではない。データ分析とはデータ（事実）を用いてある対象について理解しようとする営みのことです。また人間には事実を自分の望むように理解続きを読むデータ分析はなぜ難しいのか。心理学の観点から[…]

31 3月

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R for Data Scienceの例題を解く- Chapter 19 関数

神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。今回はChapter 19 Functionsです。過去の記事 Chapter 3 データ可視化 Chapter 5 データ変続きを読むR for Data Scienceの例題を解く- Chapter 19 関数[…]

18 3月

tomoya カテゴリー京都コメントはありません

平成31年3月16日（土曜日）から実施の市バス新ダイヤに併せて，地下鉄と市バスの乗継利便性の更なる向上を図るため，トラフィカ京カードの乗継割引額を拡充するとともに，バスと地下鉄との連絡普通券を値下げします。トラフィカ京続きを読む京都の市内交通のコストを節約する戦略（ローカル向け）[…]

17 3月

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神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。今回はChapter 16 Dates and timesです。過去の記事 Chapter 3 データ可視化 Chapter 続きを読むR for Data Scienceの例題を解く- Chapter 16 日付と時刻[…]

10 3月

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神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。今回はChapter 15 Factorsです。過去の記事 Chapter 3 データ可視化 Chapter 5 データ変換続きを読むR for Data Scienceの例題を解く- Chapter 15 ファクタ[…]

09 3月

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神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。今回はChapter 14 Stringです。過去の記事 Chapter 3 データ可視化 Chapter 5 データ変換 C続きを読むR for Data Scienceの例題を解く- Chapter 14 文字列[…]

28 2月

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神Hadley R for Data Science の例題たちとその解答を書き残します。今回はChapter 13 Relational dataです。過去の記事 Chapter 3 データ可視化 Chapter 続きを読むR for Data Scienceの例題を解く- Chapter 13 関係データ[…]

02 2月

tomoya カテゴリー Google コメントはありません

結論 Google SheetsのデータをExcelに取り込むには Google Sheetsのweb公開⇒xmlデータインポートが最強はじめに Google Sheetsは表データを共有して管理するための優れたツー続きを読む最も簡単で効率的にGoogle SpreadsheetからExcelにデータを読み込む方法[…]

17 12月

tomoya カテゴリー Deep Learning コメントはありません

今年の３月にDeep Learningを始めるぞ！と決心してから約１０ヶ月かけて勉強してきました。今年も締めということで、振り返りもかねてここらで勉強してきた資料を整理します。 Deep Learningは発展途上の技続きを読む今年Deep Learningの勉強に使った資料まとめ[…]

16 12月

tomoya カテゴリー Python コメントはありません

Rは使い慣れている私のPython備忘録です。はじめに R lubridate Python datetime 説明 library(lubridate) import datetime はじめに作る R lubri続きを読むRユーザのためのlubridateとPython datetimeの対応表[…]