今回は機械学習の勉強のアウトプットとして、書かせていただきます。
内容
・用語解説
・ツールとその使い方
データ分析とは
顧客情報や投資でよく使われるチャートなどのデータを用いて、過去の情報をグラフなどで可視化して傾向をつかんだり、回帰などを用いてデータの未来予測をすることです。
よく使われるツールとその特質
データ分析でよく使わるツールとしてはjupyter notebookがよく使われます。
特質としては以下の通りです。
・ブラウザ上で起動
・インタラクティブ(対話型)
・データの可視化が簡単にできる
データ分析をするうえで
データ分析をするうえで気を付けておくべきこととしては
・データの外枠(概要)を把握すること
・データが綺麗すぎたらそのデータを疑うこと
・地道に行くことが大事(急がば回れ)
jupyter notebookの基本的な使い方
jupyter notebookはコマンドモードと編集モードで分かれている
コマンドモード・・・セル(コードを打ち込む欄)を選択していない状態
このモードで「h」を押すとhelpが参照できる
編集モード ・・・セルを選択している状態、プログラムを打てる状態
「b」を押すと新しいセルを生成する
「d」を二回押すと選択中のセルを消去できる
「shift+Enter」で実行
セルの上のメニューのキーボードの隣の欄から
markdownを選択すればコメントアウトのようにメモ書きできる
基礎分析について
基礎分析とはデータをおおまかに把握することです。詳細としては
・データを簡単に見てみる
・データを少し掘り下げてみる
・グラフ化する
・欠損地を確かめる
・データの関連を調べる(相関関係)
基礎分析を怠ると
・データの不足ですべてやり直しになったり
・間違ったデータを挿入して、本来の結果と違う結果になってしまう