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株式会社Members Data Adventureのデータアナリスト／エンジニアです。Webデザイナー、ディレクター、コンサルティングなど色々やってデータアナリストに辿り着きました。統計やデータ分析系、WEB技術を投稿します。
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【前編】Amazon SageMaker StudioとAutopilotで、顧客の預金申込みを予測する機械学習モデルを作成する

SageMakerのAutoML機能である Amazon SageMaker Autopilot を使用することで、分類と回帰の最適な機械学習モデルを自動的に作成できます。今回はAWSアカウントを作成し、SageMaker Studioで預金申込みを予測する機械学習モデルをほぼノーコードで作成してみます。 前編は、AWSアカウント作成からSageMaker Studioの起動までです。 ◆後編はこちら↓　SageMaker Studioの起動から予測モデルの作成 1.Sa

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    • AI物体検知アプリを作成してみた

      「Python x APIで動かして遊ぶ AI活用プログラミング」の書籍を参考にAIアプリをstleamlitで作成しました。Google Colaboratoryを使い、Pythonコードを書くだけでブラウザで動くアプリが完成します。ソースコードは紹介しませんが、どんなアプリが完成したかを紹介します。 物体を検知する機能とは画像イメージのどこに何が写っているかを検知する機能です。画像イメージをアップロードして、「YOLO」というAIの機械学習モデルを使用し、物体の種類と位

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      • 【後編】AWS QuickSightでBIダッシュボードを作成する

        QuickSightのチュートリアルを参考にダッシュボードを作成します。 後編は、分析の可視化とダッシュボードの公開です。 ◆前編はこちら↓　Quickサイトアカウント作成からデータの準備 1.分析を可視化するデータセットから「Sales Orders」を選択します。 新規シートを作成します。「インタラクティブシート」を選択し、他の設定はデフォルトのまま「作成」をクリックします。 フィールドリストから「Customer ID」を選択し、「AutoGraph」にドラッグ

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        • 【前編】AWS QuickSightでBIダッシュボードを作成する

          QuickSightのチュートリアルを参考にダッシュボードを作成します。 前編は、Quickサイトアカウント作成からデータの準備までです。 ◆後編はこちら↓　分析の可視化とダッシュボード公開 1.AWSアカウントを作成する過去に記事にしましたので、こちらを参考にどうぞ。 2.QuickSightアカウントを作成するAmazon QuickSightにアクセスして、「Sign up for QuickSight」をクリックします。 エンタープライズ版を選択します。30日

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        【前編】Amazon SageMaker StudioとAutopilotで、顧客の預金申込みを予測する機械学習モデルを作成する

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        • AI物体検知アプリを作成してみた

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        • 【後編】AWS QuickSightでBIダッシュボードを作成する

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        • 【前編】AWS QuickSightでBIダッシュボードを作成する

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          【後編】リアルタイムのタクシー乗降データ基盤構築と可視化

          ストリーミングデータを用いて、タクシー乗降のデータ基盤構築とリアルタイムの分析可視化を行います。参考にした本は「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」です。 ◆前編はこちら↓ 4.データ加工 - Dataflow、Cloud Strage、Pythonプログラム Pub/Subからストリーミングデータを収集し、DataflowでETL処理を行い、1分毎に集計した結果をBigQueryに挿入します。 Dataflowは、大規模データの分散処理を

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          【後編】リアルタイムのタクシー乗降データ基盤構築と可視化

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          【前編】リアルタイムのタクシー乗降データ基盤構築と可視化

          ストリーミングデータを用いて、タクシー乗降のデータ基盤構築とリアルタイム分析可視化を行います。参考にした本は「Google Cloudではじめる実践データエンジニアリング入門」です。架空のタクシー会社を想定しプロジェクト形式で作成しました。（キャプチャが古いですが、記事化が遅くなりました！） ◆後編はこちら↓ 1.プロジェクトの目的 タクシー乗降データのリアルタイム収集と可視化により、業務負荷軽減とマーケティング施策の改善を目指します。 2.システム構成と概要 Goo

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          【前編】リアルタイムのタクシー乗降データ基盤構築と可視化

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          【後編】Amazon SageMaker StudioとAutopilotで、顧客の預金申込みを予測する機械学習モデルを作成する

          SageMakerのAutoML機能である Amazon SageMaker Autopilot を使用することで、分類と回帰の最適な機械学習モデルを自動的に作成できます。今回はAWSアカウントを作成し、SageMaker Studioで預金申込みを予測する機械学習モデルをほぼノーコードで作成してみます。 後編は、SageMaker Studioの起動から予測モデルの作成です。 ◆前編はこちら↓　AWSアカウント作成からSageMaker起動まで 1.SageMaker

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          【後編】Amazon SageMaker StudioとAutopilotで、顧客の預金申込みを予測する機械学習モデルを作成する

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          【後編】みかんの収穫量をPythonで分析してみた〜未来の予測〜

          「みかんの収穫量をPythonで分析してみた」の後編です。前編では、Pythonのインストールから分析プログラムを作成して、収穫量のグラフをつくりました。後編では、データの関係性から未来予測（回帰分析）をご紹介します。統計がはじめての方にもやさしい内容になっています。 ◆前編はこちら↓　Pythonのインストール手順とグラフ作成まで 1. （後編から始める方へ）みかん収穫量のデータを入力過去13年間分の「愛媛、和歌山、静岡」の収穫データを入力します。入力済の場合は、飛ばし

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          【後編】みかんの収穫量をPythonで分析してみた〜未来の予測〜

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          【前編】みかんの収穫量をPythonで分析してみた〜実績の把握〜

          先日の「みかんの収穫量をExcelで統計してみた」を、Pythonでつくってみました。Pyhonの環境さえ作ってしまえば、Excelより簡単で超速いです！グラフも表示できます。この投稿は、Pythonのインストールから、分析のプログラムを作成してグラフを表示するまでの内容になっています。 ◆Excelでの分析はこちら↓　統計データや分析用語の説明も多少あり はじめにPythonプログラムを書く環境は、Jupyter Notebookを使用しています。インストールして始める

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          【前編】みかんの収穫量をPythonで分析してみた〜実績の把握〜

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          みかんの収穫量をExcelで統計してみた（統計初心者向け）

          みかんが美味しい季節になりました。みかん大好きなわたしは、みかんの収穫が多い都道府県と、安定して収穫できている県を統計のオープンデータを使って調べてみました。統計は難しい式を使用せず、Excelで計算する、初心者向けのやさしい内容です。 1. 政府の統計データでみかん収穫量を調べるe-Stat 政府の統計窓口ページで、みかん収穫量の統計データをダウンロードして、収穫量の多い都道府県を調べました。１位は和歌山県でした。ちなみに、和歌山県の収穫量及び出荷量は16年連続で１位です

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          みかんの収穫量をExcelで統計してみた（統計初心者向け）

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