雪崩から生還〜山岳事故に巻き込まれるリスクを考える
割とショッキングな話ですが、つい先日、残雪が残る北アルプスに登山にいき、雪崩に巻き込まれました。私たちのパーティ含め5〜7名が雪崩に巻き込まれましたが、全員の無事を確認でき大事に至ることはありませんでした。こんな経験は人生で2度はしないだろ…
KIYOSHI'S NOTES
記事一覧
『データは騙る: 改竄・捏造・不正を見抜く統計学』を読んだ感想
前から気になっていた『データは騙る』を買って読んでみました。 海外の著者の翻訳本のため、海外の研究・論文事例が多くて、私含めて日本人にとっては即座に理解しにくい箇所が多いです。しかし、今後自分がデータ分析していくなかでの自戒であったり、第三…
学生のプロフィール情報とテスト結果の関係とは
気まぐれにKaggleのデータセットを眺めていたら面白そうなデータセットがあったのでサクッと分析してみました。使ったデータセットは、「Students Performance in Exams」という学生のプロフィール情報（親の教育水準/人…
来月の商品の売上数を予測する〜Kaggle Predict Future Salesに挑む（その２）
前回の投稿からだいぶ経ってしまいましたが、Kaggleの「Predict Future Sales」に再度取り組んでみました。タスクの概要については以下の記事をご参照ください。 各種ライブラリを読み込み、データセットをpandas.Data…
時系列データに対する特徴量エンジニアリング手法のまとめ
つい最近、『時系列データ分析』という時系列データ分析の超入門書を読んだのですが、実際に機械学習モデルを構築するためにはどうやって特徴量を生成するべきなのか良く分からなかったのでいろいろ調べてみました。ちなみにこの本は、自己相関とは何かとか、…
『確率思考 不確かな未来から利益を生みだす』を読んだ感想
久々に書評を投稿します。 実はこの本が出版されてすぐ、本屋の平積みにあったのを気まぐれに買って読んでいたのですが、内容がサッパリ頭に入っておりませんでした。今になってふともう一度読んでみようかと思って読み直してみると、なかなか良書でした。タ…
来月の商品の売上数を予測する〜Kaggle Predict Future Salesに挑む（その１）
最近BI（Business Inteligence）関連とか、RPAツールをいじってばかりだったので、たまにはデータサイエンス系のことをやろうかと思ってKaggleを覗いたところ、簡単にSubmitできそうなタスクがありました。試しにちょこ…
ダイナミックプライシングとは何か？代表的な実装方法の紹介
あけましておめでとうございます。本年1発目の投稿は、ダイナミックプライシング(dynamic pricing)についてです。最近、ダイナミックプライシングに関する案件を担当することになったので、いろいろと勉強しています。ただ、日本語でダイナ…
対数変換が適さない場合がある！？対数変換すると結果が悪くなる例の紹介
前回に続き、変数変換のお話です。KaggleのKernelや諸々のブログで紹介されている手法を見ていて(自分が使う手法も含めて)ふと疑問を感じたことがあってこの記事を書きました。それは、数値変数(連続値をとる変数)が正規分布に従わない場合に…
カテゴリカル変数はなんでもダミー変換すればよいのか？-アルゴリズムに応じたOne Hot EncodingとLabel Encodingの使い分け
KaggleのKernelを見ていると、カテゴリカル変数に対して特に理由もなくpandasのget_dummiesメソッドでOne Hot Encodingをしている場合が多いようです。本人たちは理解してカテゴリカル変数をEncodingし…