ホッピーの店の場所が一目瞭然で行きやすい！ 地図とデータを用いて営業支援の武器を作った 2015年 3月号 日経ビッグデータ「今月のビジュアライゼーション」 business.nikkeibp.co.jp 食べログの口コミデータを分析、“二郎愛”の高い都道府県はどこ？ 2015年…

目的 最近流行している、スポーツデータのビジュアライゼーションを行ってみる。 今回は事例として、先日開催されたVuelta a Espanaを例にする。 自転車のレースは、 誰が、 どこのポイントを、 何位で通過したか、 また、 その際の所要時間は何分か?? を基…

目的 最近流行している、スポーツデータのビジュアライゼーションを行ってみる。 今回は事例として、先日開催されたTour de Franceを例にする。 そもそも、各ステージごと、あるいは各賞ごとに、時間や得点が公開される。だが、これは、そのステージ終了時点…

目的 統計学のとても基本的な概念のおさらいと、基本的な時系列解析に関しての復習を行うこと 当時はRで学習していたのだが、Rの新しいラブラリや、pythonのpandasやmatpltlibに関して、もうちょっと慣れること 手段 pythonによるデータ解析入門とRによる時…

目的 統計学のとても基本的な概念のおさらいと、基本的な時系列解析に関しての復習を行うこと 当時はRで学習していたのだが、Rの新しいラブラリや、pythonのpandasやmatpltlibに関して、もうちょっと慣れること 手段 pythonによるデータ解析入門とRによる時…

目的 統計学のとても基本的な概念のおさらいと、基本的な時系列解析に関しての復習を行うこと 当時はRで学習していたのだが、Rの新しいラブラリや、pythonのpandasやmatpltlibに関して、もうちょっと慣れること 手段 pythonによるデータ解析入門とRによる時…

発表資料になります。 Data Visualization Japan meetup2 from Shoichi Otomo 忙しい人のための発表資料 gist4c65f21a4d8c839e1ef8 緊張したわ!!

超高機能統計処理ソフトRを用いて、お絵描をします。 まずは、適当なデータセットを用意します。 x <- c(10, 7, 9, 3, 10, 18, 20, 6, 12, 16) y <- c(20, 10, 10, 36, 17, 14, 30, 12, 7, 16) とりあえず描画してみましょう。 plot(x) plot(y) plot(x, y) …

手動でデータフレームを作成する NAME POP AREA INCOME Hokkaido 563 835 144043 Tokyo-to 1258 22 525226 Toyama-ken 111 42 33795 Shimane-ken 74 67 17984 Okinawa-ken 136 23 27547 都道府県 (人口(POP)万人), 面積(AREA(100平方キロ))は2005年の値、県…

Rに関する、基礎的なことを書きます。 1.1 四則演算を行う 1 + 3 5 - 2 3 * 4 5 / 2 3 ^ 2 pythonとは異なり、除算の自動丸め込みは発生しません。 1.2 関数を使用する sqrt(n) nの平方根 exp(n) = e^n log(x) 底=e log2(x) 底=2 log10(x) 底=10 sin(x) cos(…