「データ分析やってみた」まとめ

【前半無料】Pythonでマーケティング〜地図に色を塗り分ける

アマゾンの山火事のデータがあったので、↓のnoteで色々見える化して遊んで見ました。このnoteでやってることの解説です。 ↓のような「コロプレス図」の作り方がメインです。コロプレス図ってナニ？エリア別の集計データを使って、地図を色分けして表現・分析する手法。アメリカの大統領選のときによく使われてますよね。引用：https://socviz.co/maps.html こんな方におすすめ・マーケターの方・特に企業内で、出店戦略、エリアマーケティング、広告

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Pythonでハイセンスなグラフ作成〜matplotlibスタイル一覧

ほぼ自分の学習記録のためですが、pythonのグラフ描画に使うmatplotlib。このグラフスタイルのギャラリーです。初学者の方のご参考になれば幸いです🏃‍♂️ 使えるスタイルを表示print(plt.style.available) 'seaborn-dark', 'seaborn-darkgrid', 'seaborn-ticks', 'fivethirtyeight', 'seaborn-whitegrid', 'classic', '_classic_tes

【返金可】Pythonでおしゃれで可愛い画像を作る🐱

プラグラミングを学んでいて、「何か面白い事したいなー」と思ってるそこのアナタ。 Pythonを学びながら、こんな可愛くてこシャレオツな画像作ってみたいなー、なんて思いませんか？ Python使えば、自分好みにサクッと作れちゃいます。こんな方におすすめです。・Pythonを学習し始めて、基礎的なことは理解して、何か面白いことできないかな〜と悩んでいる方。・Pythonのレベルをもっとあげたい方・遊びながら、Pythonを学びたい方。こんな方にはおすすめじゃあ

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【前半無料】Pythonでマーケティング〜位置情報を地図に表す〜

「Google Map（グーグルマップ）」って、とても便利ですよね。私はこれがないと仕事ができないくらい、愛用しています。普段の生活に欠かせない「地図」に関する情報ですが、これが、今注目のプログラミング言語「python（パイソン）」を使えば、もっと生活やお仕事に便利な事ができるって知ってましたか？？このnoteでは、日常で触れる事が多い「地図」に関する情報を「python」を使って、自分の好きなように扱える方法を紹介してます。こんな方におすすめです。・マーケ

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地球上で最北・最南のスタバってどこ？☕️

スタバでMacを軽快にカタカタ都内某所。優雅な週末の朝。スタバでMacを軽快にカタカタ。「俺、イケてるでしょ」ってなもんで、ドヤ顔でフラペチーノを啜るわけであります。そんな今まさに、スタバのデータを見つけたわけであります。世界中のスターバックスの、店舗名、所在地、国名、緯度軽度などなどが整理されてるデータです。 2017年にアップロードされてて少々古いので、今と違う部分もあるかと思うものの「スタバでmacカタつかせて、何だかイケてる仕事してるっぽい人」を装うの

NASDAQから、儲かりそうな米国株を探した🗽

割安な米国株をスクレイピングで探す以前、下記のnoteで、山口揚平さん（@yamaguchiyohei）のご著書「ほんとうの株のしくみ」で得た学びを整理して「割安株の見つけ方」を実践してみました。このnoteでは、同じ手法を米国株を対象にして、Pythonを使ってスクレイピングしてゴリっと数千社にやってみた結果の紹介です。まだ↑のnoteは読んでない方は先に読んでいただけると幸いです。 --- ✂ --- 参考 ---✂️--- 以前、じっちゃま（@hirosetak

Pythonでデータ分析〜トランプ大統領のツイートを分析してみた

以前、安倍首相のtweetを（探索的に）分析してみました。どの曜日のtweetが多いか調べたり、tweetのポジネガ解析をしたり、しました。詳しくは↑のnoteをよかったら。で、今回はトランプ大統領のデータがあったので、同じ感じで色々（探索的に）分析してみました。この後では、こんな感じのことをやってみてます。どんなデータか ※元データから扱いやすいように加工したり、不要列は削除したりしてます。 id：ただの番号 link：tweetのリンク conte

Pythonでデータ分析〜安倍首相のツイートを分析してみた

ちょっと前まで参院選が盛り上がってましたね。今や、多くの政党がインスタとかツイッターとか、SNSを駆使してます。 Kaggleでこんなデータがありましたので、Pythonで色々こねくらせてもらった次第です。安部首相のツイッターアカウントの「2016年-2017年」のツイート（日付、英訳、いいね数 etc.）を整理してるデータです。ちなみに、トランプ大統領のtweetを分析したnoteもありますので、良かったら。色々やる前に、データの整形そのままだと、扱いづら

Kickstarterでのクラファン成功の秘訣をデータ分析してみた

以前、Kickstarterという海外のクラウドファンディングでモノを買うと「人と違った”ちょっとイキった”生活ができる」と書きたりしてまして。で、趣味のKaggleを散策してたところ、こんなデータがありまして。 Kickstarterの各プロジェクトの「成功/失敗の結果」ほか、いろんなデータが詰まってました。これまでカバン、財布、靴と主にファッション用品を買ってきたワタクシ。ふと「どんなプロジェクトが成功しやすいのだろう？」と思って探索してみたわけであります。

世界の軍事費をみたら、アメリカがダントツだった

こんなデータがありました。世界各国の軍事費が年次別に整理されているデータ。中身はこんなデータが入ってました。・Name：国名・Code：国コード・Type：国なのか、大陸なのか（今回は使わない）・Indicator Name：よくわからない（今回は使わない）・1960-2018：各年の各国の軍事費 Pythonの練習をするついでに、平和を愛する私が、世界の軍事費がどんなものか見てみました。結論月並みですが、こんな発見がありました。・1960-2

アマゾンの山火事の多さがエゲツない

アマゾンの山火事がヤバイらしいkaggleに、こんなデータがありました。日本の裏側、ブラジルはアマゾンの「山火事の発生件数（1998-2017）」のデータです🌋 このようなデータです。 ①year　：　山火事が起こった年（1998-2017） ②state　：　起こった州（ブラジルには、27個の州があります） ③month　：　起こった月（ポルトガル語） ④number　：　山火事が報道された回数 ⑤date　：　いつ報道されたか　※今回は使いません ⑥month_e

NYSEから、儲かりそうな米国株を探した🗽

◆良い米国株を選ぶための３つの条件株のお勉強してます。特に米国株が好きです。 ETFを淡々と積み立てて配当金を楽しみにしてますが、個社株にも手を出したい今日この頃でございます。よく、広瀬隆雄さんのツイッター（@hirosetakao）や書籍を図書館で借りて、勉強させてもらってますで、こちら↑の著書では、以下のような条件を満たす米国株が良しとされてます。 ①営業キャッシュフローが毎年、着実に伸びていること ②営業キャッシュフローが純利益よりも大きい企業 ③営業キャッ

noteのビュー数をUPさせるタイトルの分析

※19/11/10_追記本noteの分析を元に、過去のnoteのタイトルを改良してみました。結果は改めてnoteに書きます。もっと読まれたいんや！ワタクシ、note、楽しんでます。色々な方のnoteを読ませてもらったり、自分で学んだことや思ったことをnoteでアウトプットしたり。時々、スキを頂いたり、有料コンテンツを買ってくださったり。微力ながら、日々の仕事以外でも誰かの役に立てたことに悦に浸ってます。はい、ワタクシ、note、楽しんでます。で、もっ

データ分析で、M-1グランプリの"高得点パターン"を探してみた

年に一度の漫才の祭典、M-1グランプリ。毎年、数千の芸人がノミネートし、”日本で一番おもろい漫才コンビ”の栄光の座を争う。決勝の持ち時間は４分間で、審査員の採点によって優勝が決まる。最近では、”競技漫才”、なんて呼ばれたりしてる。スポーツみたいな漫才大会。フィギュアスケートなら、トリプルアクセル、ダブルループ。モーグルなら、バックフリップとか何回転したか、で点数が決まるように。エムワンにも、”高得点が取りやすい勝ちパターン”があるんじゃないか？な

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