DS(データサイエンス)

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【環境構築】PostgreSQLのインストール&データベース構築方法

PostgreSQLをこれから使いたいという方向けに、PostgreSQLのインストール方法とデータベース構築方法の概要を「Windows」ユーザー向けに紹介した記事です。SQLユーザーの方だけでなく、pythonで使えるDjangoのデータベースとしてPostgreSQLを用いたいと考えている方も参考にしてみてください。
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【データ分析】データの基本単位「MB」や「GB」を理解する

「今さらだけど、MB(メガバイト)やGB(ギガバイト)ってどういう意味だっけ?」とデータ容量の基本単位について理解したい方向けの記事です。データ分析の観点から「データ容量を意識する必要性」を紹介しているので、データサイエンスの勉強をしている方も参考にしてみてください。
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【Python Coding】Label Encoding

カテゴリ変数を数値化する前処理方法の一つである「Label Encoding」について解説した記事です。データに「欠損値がない場合」と「欠損値がある場合」とにわけて、その理由とコーディング方法をpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その10)【Heatmap】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回はデータ間の関係を可視化する方法である「ヒートマップ」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その9)【2D KDE Plot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(量的変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「2D KDE plot」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その8)【Categorical Scatterplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「カテゴリカル散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その7)【Scatterplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(量的変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「散布図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その6)【Violinplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ変数×量的変数)を対象に可視化する方法である「バイオリンプロット」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その5)【Boxplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は2変量データ(カテゴリ×数値)を対象に可視化する方法である「箱ひげ図」についてpythonを用いて紹介しています。
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【Data Visualization】seabornを使って可視化する(その4)【Barplot】

seabornを使ったデータの可視化についてシリーズで紹介している記事です。今回は「カテゴリ変数×量的変数」を対象に可視化する方法である「棒グラフ」についてpythonを用いて紹介しています。
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