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仮説・検証(195)与件解析(data analysis)入門

与件解析者(data analist)は、常に目の前にある与件(data)または計算機の先にある与件(data)を解析する。

事例1 Qiita goods and views

ある投稿者のgoods上位16 20を示す。

2020.3 2020.1 2019.5 Japanese title English Title first ed. good views v/g
1 1 1 プログラマが知っているとよい 色使い(安全色)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35 Safety colour, everyone should know the use of colour. 20180814 1431 66634 46.6
2 2 2 65歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f Getting start programming at 65 years old. 20190116 633 27039 42.7
3 3 4 プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8 A program is a music. 20180722 331 27937 84.4
4 4 3 Qiitaで組立語・機械語・CPU<アセンブラへの道>https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2 Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita 20180630 297 22547 75.9
5 7 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c I wanted to add something to "Seven meaningless tradition on Information technology that I wanted to stop in the Heisei period." 20200102 274 38897 142.0
6 5 仮説・検証(38)プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b Hypothesis that there are few people who "jumped out" in programmers 20190222 259 17215 66.5
7 6 仮説・検証(165)40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか?https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54c17cf751894eef56f8 How changed the software design environment in 40 years? 20190826 251 13099 52.2
8 8 6 製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f machine learning on the manufacturing industry 20190109 160 20760 129.8
9 9 5 「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73 Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials 20180306 155 24275 156.6
A A A Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する(5つの罠)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679 5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows. 20171218 103 124888 1212.5
B B 8 量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71 Road to quantum computing 20180310 89 11458 128.7
C 人生で影響を受けた本100冊(一覧) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e Books affected in my life 20200305 80 5662 70.8
D プログラマの思い込みの激しさは強みであって弱点ではない3つの理由 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29 3 proof of the intensity of programmers' beliefs is strength, not weakness 20200208 79 5934 75.1
E C 仮説・検証(87)プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていることhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc What to keep in mind "when writing programs, writing sentences and making excuses" as a programmer. 20190222 72 4376 60.8
F D 7 C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a Misunderstanding, twist, unappreciation or reviving on C and/or C++ Languages 20180325 60 7538 125.6
G E 英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624 Term clashes (terms and examples are being requested) 20190525 53 5527 104.3
H F 9 dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32 machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal 20180922 38 22767 599.1
I 仮説・検証(48)転職(9) プログラマが苦手な「人との口頭のやりとり」面談技術(interview technique)7つの要点 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f322df6978853c708c99 interview technique: `` Face-to-face communication'' that programmers are not good at 20180731 35 2029 58.0
J 仮説・検証(73)プログラマの「日報、週報、月報、年報」考 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97ad8ac9217c12c3bb69 Daily, Weekly, monthly and yearly report by programmers 20180815 33 4221 127.9
K RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7 RTL Design Style guide, Verilog HDL(System Verilog support) 20180319 29 14525 500.9
4462 467328 104.7

stockを容易に集計するプログラムを探している。

極端分析

特徴抽出を始めるか、極端な値を分析するかは作法による。

1. views最大

Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する(5つの罠)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679
は断突にviewsが多い。

この記事は、
「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

で、自宅・仕事場のWindowsにAnacondaをうまく導入できなかったり、導入できているのに使い方がよくわからずに「ゼロから作るDeep Learning」の勉強が前に進まなかった方が半数近くおみえになったことから作成した記事です。

世の中に、windowsにAnacondaがうまくいれれていない方が多いことがわかった。
この記事にもかかわらず、うまく導入できないと、「いいね」をくださらないか、
この記事でうまくいったのでDeep Learningの勉強に専念できて「いいね」をくださらなかったかもしれない。

この記事は、views/goodsが最大でもある。
goodsをつけ忘れている人が多い理由は上記に候補を書いた。

いいね 最大

プログラマが知っているとよい色使い(JIS安全色)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35

大学の実習生(intern ship)としてプログラミングの勉強に来た学生に、ゲームは遊ぶものではなく、作るものだということを教えることの一部として書いたもの。

他の教材は3つ。

仮説・検証(54)プログラムは音楽だ (A program is a music.)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8

docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

docker(18) なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

ちょうどその頃、津軽三味線奏者と、元DJ(disc jokie)の二人がpythonで3週間くらいでプログラムがかけるようになっていた。

一人はさらにC言語でおもちゃ大の自動車を制御することに挑戦していった。

別のゲーム好きのプログラマはPythonでゲームを書いてから、C++で自由自在のプログラムを操っていた。

views/good最小

views/good最大は上記にある。最小は

転職(16) 65歳からのプログラミング入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

これは自分と、自分の同級生に向けて書いたもの。

64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60

目標達成できなかった言い訳かもしれない。

python100本ノックをやってみて、別に65歳でも大丈夫じゃんと思ったからかもしれない。

全件解説

特異または特徴的な与件(data)の解析以外に、全件解説という手法がある。
母集団が少ない場合には、母集団全体を解析してみるとよい。

それぞれの特徴を洗い出せば、N件の与件からN次元空間を張ることができるかもしれない。常にN次元空間を意識していると、無限の与件から無限次元空間における特異点を見つけるのが得意になるかもしれない。常に与件に埋もれて生きていると、いつのまにか与件解析の専門家になっているかもしれない。

ちょうど、毎日音楽を聴き続けていると、演奏者ではないのに、音楽の評論が的を得るようになるかのように。

goods 特徴
0-30 未読者多
30-100 注目記事
100-300 良好記事
300-1000 推奨記事
10000- 人気記事
views 特徴
0-1000 未読者多
1000-5000 一般記事
5000-10000 良好記事
10000-50000 推奨記事
50000- 人気記事
v/g 特徴
0-50 内容充実
50-75 善良好評
75-100 良好傾向
100-200 一般記事
200- 良読記事

プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8

良好傾向

data robot

何かに焦点を当てるのではなく、複数の機械学習に基づく解析を並列的に走らせて、競争させる方式。

「Qiitaのいろいろランキング2019」への感謝と提案
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/40b8557a20e8d75d62b5

小川清式与件解析法

与件を10件、100件、1000件、10000件、それ以上集める。
それぞれの段階で、与件解析の方法が異なる。

百分率

10件の場合には、集計方法により0割から10割の10種類に分類できる。
100件の場合には、集計方法により0%から100%の100種類に分類できる。

加算だけで除算が必要ない。

極端分析

上限と下限の両極端の値が、なにか違う条件があるのかどうかを調べる。

現在注目している条件に合わない場合には、集計から除外した版も作成する。

傾向分析

傾向分析のため、1時間後、1日後、1週間後、1ヶ月後、1年後、3年後、5年後、10年後など、時間をあける測定を行う。
あるいは、1時間ごと、毎日、毎週、毎月、毎年などの定期的測定を行う。

折れ線図のように図示するとよい場合がある。

傾向分析の場合には、一方の軸を対数にしたり、両方の軸を対数にするものを作る。

各種計算

測定値をそのまま使うのではなく、複数の項目間の差、比などを計算して用いる場合がある。
どのような演算が興味深い特徴を示すか、複数の方法を取るとよい。

論理現象、生命現象を物理現象の模型で表すのはこれまでに成果をあげている。

社会現象は、生命現象、物理現象の両方の累計で表すとどちらかが成果を上げている。

逆も有効かもしれない。

転職(1) なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか(経済学部入学前・入学後・卒業後対応)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/06335a1d24c099733f64

経済学部卒論「等価交換原則」は、不等式を用い、等式を用いずに等価交換原則について定式化している。不等式の一辺には、足し算、引き算、掛け算があってもよい。

情報処理技術者試験 ネットワークスペシャリストに合格
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/407857392ca5c5677ee4

大学院理工学研究科の博論「端末間経路選択のための片方向遅延差測定方式」では、主に引き算だけで計算している。

連立微分方程式のPade近似解法 Fortran手による最適化とコンパイラの最適化、誤差の評価
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c55d29f0d7e9ebd07a31

電気工学科の卒論「連立微分方程式のPade近似」は、微分方程式を扱っているが、FORTRANで数値計算をさせ、その誤差評価(引き算)をしているだけと言えば、それだけかもしれない。

難しい理論も、評価する場合には、比を求めて順位を並べて比較するか、不等式か引き算かで何かを出すかで発見できることがたくさんある。

じゃ、何を比較すればいいかは、直感に頼ることの方が多い。
数字の並びを見ると、これを比較しようと手がかってに動く。

これらの結果を機械学習させれば、8割から9割方は、人間が介在しなくても候補が出せるかもしれない。画像処理と同様、大量数値の印象処理は似た経緯を取るかもしれない。

slideshare 比較

slideshare top 10
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2035b961adad19b74c17

Thema 記事数 views数(%)
Verilog HDL 5 49.8
HAZOP 2 23.4
MISRA C/C++ 2 17.6
IoT 1 9.2

slideshareで半数を占めるverilog HDLが占めるが、Qiitaの上位18記事にverilog HDLが入っていない。
時期的に、岐阜大学、富士通関連会社での講義が終わってから、Qiitaを書き始めたからかも。

researchmap 比較

https://researchmap.jp/kaizen

No. 見出し/閲覧数 20200226
1 研究日誌 1784254
2 作業診断試行 448564
3 MISRA-C 391101
4 TOPPERS/SSP(最小) 301727
5 今昔秀歌百撰 276815
6 図書館 250106
7 数理的手法 241736
8 RTL設計style guide 192591
9 技術士 189728
10 HAZOP(はぞっぷ) 185705
11 通信規約 142635
12 歌集 計画者の一日 96917
13 がんばろう東北 81482
14 アイヌ 80151
15 伏見康治「確率論及統計論」輪講 75240
16 和歌・短歌・もどき 68978
17 歌人佐伯裕子研究 56244
18 Raspberry PI 48935
19 短歌研究「うずく、まる」 48079
20 Python & Ruby 41743
21 未来短歌会へようこそ 29135
22 LaTeX 25700
23 英ガーディアン紙1000冊 23156
24 戸田響子・小坂井大輔・辻 聡之 研究 22797
25 ちょけねこ 20238
26 味噌が好き・題詠百 19373
27 名古屋 19168
28 平成新選百人一首 17609
29 千原こはぎ 嶋田さくらこ短歌入門 16210
30 題詠100★20xx 13148
31 situs invrsus, Kartagener Syndrome 12089
32 小倉百人一首 11879
33 八重子若きウタリに 11614
34 珈琲日和 知己凛 10727
35 高齢者・障害者設計指針 10299
item  slideshare researchmap Qiita
Verilog HDL 1 8 -
HAZOP 2 10, 25 -
MISRA C/C++ 3 3 14
IoT/TOPPERS 4 4 -
python - 20 9,10,16,17

researchmapの時系列データは
researchmap v.2 でURLのリンクが全部切れた件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ac8ae90a09a973ed57

に記録している。

タグ集計

https://qiita.com/kaizen_nagoya

qiita-circle.png

Qiitaの自分の画面の先頭にタグの集計の図が出る。表にしてみると

item %
coding 19.6
14882(C++) 15.5
C++ 10.7
clang++ 6.4
g++ 6.3
C++N4606 5.6
C++N4741 -
名古屋のIoTは名古屋のOSで -
VC++ -
others 29.3

タグは重複してつける。名古屋のIoTは名古屋のOSで以外は、codingの資料。
codingの中では、CとC++があるが、圧倒的にC++が多い。

参考資料(reference)

Qiita 表で文字数超過になったとき
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42232769796f4a7d4d64

文書履歴(document history)

ver. 0.01 初稿 20200214
ver. 0.02 表現補正 20200215
ver. 0.03 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。 追記 20200222
ver. 0.04 slideshare追記 20200225
ver. 0.05 加筆 20200225
ver. 0.06 誤植訂正 20200305

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https://b.hatena.ne.jp/guide/bbutton

2月時点の表はこちら。

2020.2 2020.1 2019.5 Japanese title English Title first ed. good views v/g 20200801
1 1 1 プログラマが知っているとよい 色使い(安全色)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35 Safety colour, everyone should know the use of colour. 20180814 1424 66204 46.5 1500
2 2 2 65歳からのプログラミング入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f Getting start programming at 65 years old. 20190116 631 26631 42.2 650
3 3 4 プログラムは音楽だhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8 A program is a music. 20180722 330 27717 84.0 350
4 4 3 Qiitaで組立語・機械語・CPU<アセンブラへの道>https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2 Road to Assembler, machine language and CPU on Qiita 20180630 293 22320 76.2 320
5 7 「平成のうちにやめたかった『ITの7つの無意味な習慣』」に付け加えたかったこと。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e6f9c2e0afbf8ab4181c I wanted to add something to "Seven meaningless tradition on Information technology that I wanted to stop in the Heisei period." 20200102 270 38567 142.8 290
6 5 仮説・検証(38)プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b Hypothesis that there are few people who "jumped out" in programmers 20190222 258 17052 66.1 270
7 6 仮説・検証(165)40年でソフトウェア開発の景色はどのぐらい変わったのか?https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54c17cf751894eef56f8 How changed the software design environment in 40 years? 20190826 251 12962 51.6 270
8 8 6 製造業における機械学習 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f machine learning on the manufacturing industry 20190109 158 20432 129.3 170
9 9 5 「ゼロから作るDeep Learning 2自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラムhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73 Beffore joinng a reading club on "Start from scratch, Deep Learning 2, natural language version", try these exercise materials 20180306 155 24481 157.9 170
A A A Windows(MS)にPython(Anaconda)を導入する(5つの罠)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679 5 traps, introducing Python (Anaconda) to M.S. Windows. 20171218 104 126136 1212.8 120
B B 8 量子コンピュータプログラムへの道https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71 Road to quantum computing 20180310 94 11780 125.3 100
C プログラマの思い込みの激しさは強みであって弱点ではない3つの理由 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc5dd86e414de402ec29 3 proof of the intensity of programmers' beliefs is strength, not weakness 20200208 77 5698 74.0 90
D C 仮説・検証(87)プログラマとして、「プログラムを書く時、文章を書く時、言い訳をする時」に心がけていることhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e5700db01727cb516fc What to keep in mind "when writing programs, writing sentences and making excuses" as a programmer. 20190222 74 4433 59.9 80
E D 7 C言語/C++に対する誤解、曲解、無理解、爽快。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3f3992c9722c1cee2e3a Misunderstanding, twist, unappreciation or reviving on C and/or C++ Languages 20180325 57 7329 128.6 70
F E 英語(3) 仮説・検証(88)用語の衝突(用語・用例募集中)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6a8eb7ffaa45eeb16624 Term clashes (terms and examples are being requested) 20190525 53 5372 101.4 60
G F docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4 100 language processing practices on docker. great for learning python. 20181229 51 6609 129.6 60
H G 9 dockerで機械学習(3) with anaconda(3)「直感Deep Learning」Antonio Gulli、Sujit Pal著 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32 machine learning on docker with anaconda(3) "Deep Learning with Keras" by Antonio Gulli and Sujit Pal 20180922 37 22350 604.1 40
4317 446073 103.3 4610
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