データ分析– tag –

どうもニコイチです。「データベースから欲しい情報だけをピンポイントで引き出す」──これって、まるで宝探しのようでワクワクしませんか？SQLでは、WHERE句を活用して複雑な条件設定や欠損のチェックが簡単に行えます。今回は、AND・OR・BETWEEN、そしてI...

どうもニコイチです。大量のデータの中から、まるでピンポイントで宝物を見つけ出すように必要な情報だけを取り出せたら──そんな魔法のような手法があったら便利だと思いませんか？ たとえば、本が何千冊も並ぶ図書館で「2016年に出版されたものだけ」「価...

どうもニコイチです。「本の数って、いったいどのくらいあるんだろう？」――ふとそんな疑問を持ったことはありませんか？ たとえば「蔵書が増えすぎて管理が大変」「書評サイトで高評価の本はどれだろう？」など、膨大なデータから必要な情報を取り出すのは...

どうもニコイチです。「データベース」って聞くとなんだか難しそうに感じるかもしれませんが、じつは私たちが普段使っているSNSやネットショップも、その裏側ではデータベースが大活躍しています。もし、そのデータベースから必要な情報をサッと取り出せた...

どうもニコイチです。ネットでお買い物をするとき、SNSに投稿するとき、あなたの行動の裏側ではどんな“データ”が動いていると思いますか？ たとえば数えきれないほどの購入履歴、友だちとのメッセージ履歴、検索結果など、私たちが何気なく使っているサー...

あなたのECサイト、もっとユーザーに響く推薦はできていますか？どうもニコイチです。これまでのシリーズで基礎から推薦エンジンの作り方を学んできましたが、最終回の今回は『予測モデルの改善』にフォーカス。Python初心者でも安心して取り組める、デー...

どうもニコイチです。以下は、Python初学者向けに解説した「ユーザーに商品を推薦するモデル作成」の記事です。このパートは全5回のシリーズの第4回目です。前回までにデータの読み込みや特徴量作成（Task1～3）を終えている前提で、ここではLightGBMのラ...

どうもニコイチです。以下の手順では、ECサイトのユーザー行動データから、ユーザーや商品の特徴、そしてユーザー×商品の組み合わせごとの特徴量を抽出し、最終的に推薦エンジンの学習データとしてまとめる方法を解説しています。なお、この記事は全5回の...

以下の記事例では、実際のデモデータ「sate_demo_train.tsv」（下記サンプルデータ参照）を用いて、ユーザーや商品の行動分析を行う方法を解説します。なお、今回のデータは以下のような構造になっています。 user_idproduct_idevent_typeadtime_stampU112...

どうもニコイチです。以下は、シリーズ第1回「データの読み込みと確認」の内容に基づいた、Python初学者向けの解説記事例です。以下のサンプルコードと解説を参考に、実際に手を動かしながらデータの読み込みと基本的な確認の方法を学んでいきましょう。 ...