3-3. 相関関係と因果関係の違い 定義 相関関係 = ある変数が変化すると、他方の変数も同時に変化する関係 因果関係 = ある変数が、他方の変化を引き起こす関係(原因と結果) 見せかけの相関 ①因果の間に共通因子が隠れ […]
Pandas 複数の条件に合致した行を削除する
複数のカラムにまたがった条件を満たした行をデータフレームから除去する方法。パッと思いつかなかったのでメモしておく。 シンプルな方法 ひと手間かかるが、複数条件に合致する行のインデックスを定義してdrop関数に渡す。 まず […]
社会人のためのデータサイエンス演習 3週目 1
3-1. クロス集計の軸設定と見方 クロス集計は「2変数のカテゴリの組み合わせについてデータ個数や比率を集計」することで、「縦横のカテゴリの関連を調査することができる」。 変数間の関連性を見出すことで、課題のあぶり出しに […]
社会人のためのデータサイエンス演習 2週目 2-2からテストまで
2-2. 1変数の状況の把握(1)(可視化の活用) ヒストグラムによる可視化 前処理、処理後のチェックで必須のヒストグラムによるデータ把握。ここは特に真新しいところはなし。 1点だけ、ヒストグラムに複数の峰(ピーク)があ […]
社会人のためのデータサイエンス演習 2週目 2-1. Analysis(分析)とは
「分析」の定義 そもそも「分析」とは?改めて考えてみると、一言では答えられなかったので初心に帰る。 講座では「変数とKGIの関係を定量的に明らかにすること」とあったが、ウィキペディアで一番近そうな定義は ある物事を分解し […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 5
PPDACサイクル PDCAサイクルをベースにした(と言われている)、ニュージーランド発の問題解決手法。サイクルが循環する、循環型の問題解決プロセスに分類される。 Problem=問題の発見 現在抱えている問題が何なのか […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 3~4
3はだいたいこれまでの講座などで言われていること。4が面白かった。 Googleのネコ 人工知能の歴史は古く、1950年代からじわじわと研究が進んでいる領域。現在はSiriやワトソン、将棋AIなどの分かりやすい形で人間の […]
社会人のためのデータサイエンス演習 1週目 1~2
社会人のためのデータサイエンス「演習」ということで、データサイエンス入門の発展形となる。予約していた講座がスタートしたので受講開始~。 エビデンスベースド 初めて聞いた単語。文字通りエビデンスに準拠した、という意味。「エ […]
Sassの!defaultは効率的なコンパイルを助く
BootstrapをSassを使ってカスタマイズする際に、カスタム用のSCSSを作成して変数を上書きすることを学んだ。 ただここで出てくる「!default」の意味がよく分からなかったのと、付き合いが長くなりそうな仕組み […]
Bootstrap5をSCSSを使ってカスタマイズする
SCSSの基本を学んだうえで、実際にBootstrapをメンテナンス性を保ちつつカスタマイズする方法をまとめておく。 既存のSCSSは触らない 1つ目のポイントは、Bootstrapを構成するSCSSには手を入れないこと […]
Bootstrap Gridのおさらい
久しぶりにBSで組んだ際にちょっと記憶が曖昧だったGridまわりの仕様を読み返す。 .container .containerはグリッドシステムを包む包括的なクラス。デバイスごとの余白のコントロールや中央配置を設定するた […]
Bootstrap5を通して学ぶSCSS コアのSCSS
ベータ版ではあるが、bootstrap5がリリースされたのでSCSSの勉強がてら知識を深める。 Bootstrapと私 Bootstrapは何度か実務で使用したこともあるフレームワークで、3~4まで利用経験がある。 利用 […]