Upgrade to Pro — share decks privately, control downloads, hide ads and more …

Exploratory:主成分分析(PCA)の紹介

19fc8f6113c5c3d86e6176362ff29479?s=47 Kan Nishida
PRO
September 11, 2019

 Exploratory:主成分分析(PCA)の紹介

主成分分析(PCA)は教師なし学習のアルゴリズムで、よく次元削減のための手法として使われます。また、変数間の関係を可視化し、データの中にあるパターンや相関関係を探索的に理解してくときにもよく使われます。

このセミナーでは、主成分分析(PCA)の紹介と、さらにそれを使ってどのようなインサイトが得られるのかを様々なデータを使ったデモをもとに説明していきます。

19fc8f6113c5c3d86e6176362ff29479?s=128

Kan Nishida
PRO

September 11, 2019
Tweet

Transcript

  1. ओ੒෼෼ੳʢPCAʣͷ঺հ Exploratory Seminar #18

  2. EXPLORATORY

  3. 3 εϐʔΧʔ ੢ా צҰ࿠ CEO EXPLORATORY ུྺ 2016೥ɺσʔλαΠΤϯεͷຽओԽͷͨΊɺExploratory, Inc Λ

    ্ཱͪ͛Δɻ Exploratory, Inc.ͰCEOΛ຿ΊΔ͔ͨΘΒɺσʔλαΠΤϯεɾ ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯάͳͲΛ௨ͯ͠γϦίϯόϨʔͰ ߦΘΕ͍ͯΔ࠷ઌ୺ͷσʔλαΠΤϯεͷීٴͱڭҭʹऔΓ૊ Ήɻ ถΦϥΫϧຊࣾͰɺ16೥ʹΘͨΓσʔλαΠΤϯεͷ։ൃνʔ ϜΛ཰͍ɺػցֶशɺϏοάɾσʔλɺϏδωεɾΠϯςϦδΣ ϯεɺσʔλϕʔεʹؔ͢Δ਺ଟ͘ͷ੡඼ΛੈʹૹΓग़ͨ͠ɻ @KanAugust
  4. Vision ΑΓΑ͍ҙࢥܾఆΛ͢ΔͨΊʹ σʔλΛ࢖͏͜ͱ͕౰ͨΓલʹͳΔ

  5. Mission σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ

  6. 6 ୈ̏ͷ೾ σʔλαΠΤϯεɺAIɺػցֶश͸౷ܭֶऀɺ։ൃऀͷͨΊ͚ͩͷ΋ͷͰ͸͋Γ·ͤΜɻ σʔλʹڵຯͷ͋ΔਓͳΒ୭΋͕ੈքͰ࠷ઌ୺ͷΞϧΰϦζϜΛ࢖ͬͯ ϏδωεσʔλΛ؆୯ʹ෼ੳͰ͖Δ΂͖Ͱ͢ɻ Exploratory͕ͦ͏ͨ͠ੈքΛՄೳʹ͠·͢ɻ

  7. ୈ1ͷ೾ ୈ̎ͷ೾ ୈ̏ͷ೾ ϓϥΠϕʔτ(ߴ͍/ݹ͍) Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ୺) UI & ϓϩάϥϛϯά ϓϩάϥϛϯά 2016

    2000 1976 ϚωλΠθʔγϣϯ ίϞσΟςΟԽ ຽओԽ ౷ܭֶऀ σʔλαΠΤϯςΟετ Exploratory ΞϧΰϦζϜ Ϣʔβʔɾ ମݧ πʔϧ Φʔϓϯɾιʔε(ແྉ/࠷ઌ୺) UI & ࣗಈԽ ϏδωεɾϢʔβʔ ςʔϚ σʔλαΠΤϯεͷຽओԽ
  8. 質問 ExploratoryɹϞμϯˍγϯϓϧ UI 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習

  9. ओ੒෼෼ੳʢPCAʣͷ঺հ Exploratory Seminar #18

  10. 質問 伝える データアクセス データ ラングリング 可視化 アナリティクス 統計/機械学習

  11. PCA • ڭࢣͳֶ͠शͷΞϧΰϦζϜɻ • Α࣍͘ݩ࡟ݮͷख๏ͱͯ͠࢖ΘΕΔɻݩͷσʔλʹؚ·ΕΔ৘ใྔ ΛۃྗࣦΘͳ͍Α͏ʹ͠ͳ͕Β΋গͳ͍਺ͷʮ࣍ݩʢม਺ʣʯͰද ݱ͠Α͏ͱ͢Δख๏ɻ • ෳ਺ͷม਺ؒͷؔ܎ΛՄࢹԽͨ͠Γɺݩͷσʔλͷதʹ͋Δύλʔ ϯ΍ಛ௃ΛՄࢹԽͨ͠Γ͢Δ͜ͱʹ΋Α͘࢖ΘΕΔɻ

  12. σʔλ͸͹Βͭ͘ 12

  13. $6,503 ͹Β͖ͭ ฏۉ $15,000 $1,000

  14. $6,503 ฏۉ

  15. 15 ೥ྸ څྉ Correlation

  16. 16 ڧ͍ਖ਼ͷ
 ૬ؔؔ܎ ૬ؔؔ܎ͳ͠ ڧ͍ෛͷ
 ૬ؔؔ܎ 0 1 -1 0.5

    -0.5 ૬ؔʢCorrelationʣ
  17. ม਺ؒͷ૬ؔΛௐ΂Δ

  18. Job Levelʢ৬Ґʣvs. Monthly Incomeʢڅྉʣ

  19. Job Levelʢ৬Ґʣvs. Monthly Incomeʢڅྉʣ

  20. ૬ؔͷߴ͍ม਺͕ෳ਺͋Δ࣌ɺ શͯ࢒͓ͯ͘͠ඞཁ͕͋Δͷ͔ʁ

  21. ڵຯͷର৅ʢྫɿސ٬ɺैۀһɺ੡඼ͳͲʣ ͷಛ௃Λઆ໌͢Δ࣌ɺ શͯͷม਺Λ࢖͏ඞཁ͕͋Δ͔ʁ

  22. ΧϦϑΥϧχΞͷॅຽ౤ථʢ2016೥ʣ

  23. ͦΕͧΕͷ๏Ҋʹର͢Δࢍ੒཰ΛՄࢹԽ ੨͕ຽओౘͷ܈ɺΦϨϯδ͸ڞ࿨ౘͷ܈ ࢍ੒ ൓ର

  24. ੺͸ڧ͍ਖ਼ͷ૬͕ؔ͋Δ๏Ҋͷ૊Έ߹Θͤɻ ੨͸ڧ͍ෛͷ૬͕ؔ͋Δ๏Ҋͷ૊Έ߹Θͤɻ

  25. Cigarette Taxʢλόίͷ૿੫ʣ vs. Firearms AmmunitionʢॐثͷൢചΛ೉͘͢͠Δ๏Ҋʣ

  26. Cigarette Tax vs. Firearms Ammunition ͦΕͧΕͷ఺͸ΧϦϑΥϧχΞͷ܈Λද͢ɻ

  27. None
  28. શͯͷม਺ؒͷؔ܎Λݟ͍ͯ͘ඞཁ͕͋Δͷ͔ʁ

  29. ࣮͸ɺ̏ͭ͘Β͍ͷม਺ͷάϧʔϓʹ Θ͚Δ͜ͱ͕Ͱ͖ΔͷͰ͸ͳ͍͔ɻ

  30. ຽओౘܥͷ܈ͷࢧ࣋཰͕ߴ͍๏Ҋ

  31. ຽओౘܥͷ܈ͷࢧ࣋཰͕௿͍๏Ҋ

  32. ຽओౘܥͱ΋ڞ࿨ౘܥͱ΋ݴ͑ͳ͍๏Ҋ

  33. গͳ͍࣭໰Ͱ͋Ε͹ ౴͑ͯ͘ΕΔՄೳੑ͸ߴ͘ͳΔɻ

  34. গͳ͍࣭໰Ͱ͋Ε͹ ౴͑ͯ͘ΕΔՄೳੑ͸ߴ͘ͳΔɻ Ξϯέʔτͷ࣭໰ͷ਺ΛݮΒ͢͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ

  35. ·ͨ͸ɻɻɻ

  36. ΑΓগͳ͍਺ͷม਺ͰσʔλΛදݱ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺ

  37. ΑΓগͳ͍਺ͷม਺ͰσʔλΛදݱ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺ σʔλͷதͷؔ܎ΛՄࢹԽ͠΍͘͢ͳΔɻ

  38. ΑΓগͳ͍਺ͷม਺ͰσʔλΛදݱ͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Ε͹ɺ σʔλͷதͷؔ܎ΛՄࢹԽ͠΍͘͢ͳΔɻ σʔλͷதͷؔ܎ੑ΍ಛ௃Λཧղ͠΍͘͢ͳΔɻ

  39. σʔλΛՄࢹԽ͢Δ࣌͸ ͍͍ͨͯͷ৔߹͸2࣍ݩʢX࣠ɺY࣠ʣͷ εϖʔεͰߦ͍ͬͯΔɻ

  40. ओ੒෼෼ੳ

  41. PCA (Principal Component Analysis) ओ੒෼෼ੳ

  42. σʔλΛ΋ͱʹ͓ޓ͍͕૬ؔ͠ͳ͍ಠཱͨ͠৽͍͠ม਺ʢ࣍ݩʣΛ ਓ޻తʹ࡞ΓɺͰ͖Δ͚ͩগͳ͍਺ͷม਺Ͱݩͷશͯͷม਺ʢ࣍ ݩʣͰද͍ͯͨ͠৘ใΛ࠷େݶදݱ͠Α͏ͱ͢ΔΞϧΰϦζϜɻ ओ੒෼෼ੳʢPCAʣ

  43. ࣍ݩͷ࡞Γํ 1. શσʔλͷɺଟ࣍ݩۭؒதͰͷॏ৺ΛٻΊΔ 2. ॏ৺͔Βͷ͹Β͖͕ͭ࠷΋େ͖͍ํ޲ΛٻΊΔʢୈҰ੒෼ʣ 3. ୈҰ੒෼ͱ௚ަ͢Δํ޲ͷதͰɺ͹Β͖͕ͭ࠷΋େ͖͍ํ޲ΛٻΊΔʢୈೋ੒෼ʣ 4. ୈҰ੒෼ɺୈೋ੒෼ͱ௚ަ͢Δํ޲ͷதͰɺ͹Β͖͕ͭ࠷΋େ͖͍ํ޲ΛٻΊΔʢୈࡾ੒෼ʣ 5.

    ҎԼɺ࣍ݩ͕ͳ͘ͳΔ·Ͱ܁Γฦ͠ɻ 1 2 3 4
  44. ྫ • US Baby σʔλ • ΧϦϑΥϧχΞͷॅຽ౤ථσʔλ • ैۀһσʔλ

  45. US Babyʂ

  46. None
  47. None
  48. ·ͣ͸Mother_Ageʢ฼਌ͷ೥ྸʣͱFather_Ageʢ෕਌ͷ೥ྸʣͷ 2ͭͷม਺Λ1ͭͷ࣍ݩʢม਺ʣͰද͢ͱͨ͠Βɻɻɻ

  49. ·ͣ͸Mother_Ageʢ฼਌ͷ೥ྸʣͱFather_Ageʢ෕਌ͷ೥ྸʣͷ 2ͭͷม਺ΛPCAʹ͔͚ͯΈΔɻ

  50. ·ͣ͸ࢄ෍ਤΛ࢖ͬͯ2࣍ݩͰදݱɻ

  51. ਅΜதʹʮઢܗճؼʯͷτϨϯυϥΠϯΛඳ͍ͯΈΔɻ

  52. ճసͤ͞Δ

  53. ৽͘͠Ͱ͖ͨʮX࣠ʯΛ΋ͱʹͦΕͧΕͷ੺ͪΌΜΛߟ͑ͯΈΔɻ

  54. X࣠ͷӈͷํʹߦ͘ͱ฼਌ͷ೥ྸ΋෕਌ͷ೥ྸ΋ߴ͘ͳΔɻ

  55. ٯʹɺX࣠ͷࠨͷํʹߦ͘ͱ฼਌ͷ೥ྸ΋෕਌ͷ೥ྸ΋௿͘ͳΔɻ

  56. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͕ߴ͍૬ؔؔ܎ʹ͋Δͱ͖ɺ͜ͷ৽͍͠ʮX࣠ʯͷΈΛݟͯ ͍Ε͹ɺ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸͷ2ͭΛ࢖ͬͯઆ໌Ͱ͖ͨͷͱಉ͡Ϩϕϧͷ৘ใΛ આ໌Ͱ͖ΔͷͰ͸ͳ͍͔ɻ

  57. ͜Ε͕جຊతͳPCAͷߟ͑ํɻ

  58. Let’s Try!

  59. ࣮ࡍʹɺ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸΛPCAʹ͔͚ͯΈΔɻ

  60. ߴ͍ ෕਌ͷ೥ྸ ௿͍

  61. ߴ͍ ฼਌ͷ೥ྸ ௿͍

  62. ߴ͍ PC1 ௿͍ PC1Λݟ͍ͯΕ͹฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸͷߴ௿Λઆ໌Ͱ͖Δɻ

  63. ߴ͍ PC2 ௿͍ PC2Λ࢖͏ͱPC1Ͱ͸આ໌Ͱ͖ͳ͔ͬͨ͹Β͖ͭΛઆ໌Ͱ͖Δɻ

  64. PC2 PC1 88ˋ PC1͚ͩͰσʔλͷ͹Β͖ͭͷ90ˋۙ͘Λઆ໌Ͱ͖Δɻ

  65. PC2 PC1 100% PC1ͱPC2Ͱσʔλͷ͹Β͖ͭͷ100ˋΛઆ໌Ͱ͖Δɻ

  66. ͦΕͧΕͷσʔλʢBabyʣͱ฼਌ͷ೥ྸ/෕਌ͷ೥ྸͷؔ܎Λ Θ͔Γ΍͘͢͢ΔͨΊʹ2ͭͷ೥ྸ͕ೖͬͨྻΛ࡞ͬͯϥϕϧͱׂͯ͠Γ౰ͯΔɻ

  67. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͕ߴ͍ɻ ߴ͍ ௿͍

  68. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͕௿͍ɻ ߴ͍ ௿͍

  69. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͕ฏۉʹ͍ۙɻ ߴ͍ ௿͍

  70. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸ͕௿͘ɺ෕਌ͷ೥ྸ͕ߴΊɻ ߴ͍ ௿͍ ߴ͍ ௿͍

  71. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸ͕ߴ͘ɺ෕਌ͷ೥ྸ͕௿͍ɻ ߴ͍ ௿͍ ߴ͍ ௿͍

  72. ͜ͷ͋ͨΓͷBaby͸฼਌ͷ೥ྸ͕ฏۉʹۙ͘ɺ෕਌ͷ೥ྸ͕ߴ͍ɻ ߴ͍ ௿͍ ߴ͍ ௿͍

  73. भʹΑͬͯ෕਌ͷ೥ྸͷ͹Β͖ͭʹ͕ࠩ͋Δɻ

  74. ϫγϯτϯ D.C. ϫΠΦϛϯά ʢWyomingʣ ௿͍ ߴ͍

  75. ϫγϯτϯD.C. (Blue)ͱϫΠΦϛϯά (Orange)͚ͩʹߜͬͯPCAΛ͔͚Δɻ

  76. ϫΠΦϛϯά͸฼਌ͷ೥ྸ΋෕਌ͷ೥ྸ΋௿͍

  77. D.C.͸฼਌ͷ೥ྸ΋෕਌ͷ೥ྸ΋௿͍

  78. σʔλ͕ूੵ͍ͯ͠Δ࣌͸ɺಁ໌౓Λௐઅ͢Δͷ͕͓͢͢Ίɻ

  79. ͦΕͰ͸ɺ΋͏Ұͭͷม਺ɺweight_poundsʢମॏʣΛՃ͑ͯΈ·͠ΐ͏ɻ

  80. None
  81. ฼਌ͷ೥ྸ΋෕਌ͷ೥ྸ΋ಉ͡ํ޲Λ޲͍͍ͯΔɻ ͜Ε͸͜ͷ2ͭͷม਺͕ڧ͍ਖ਼ͷ૬ؔؔ܎ʹ͋Δ͔Βɻ

  82. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͸ڧ͍ਖ਼ͷ૬ؔؔ܎ʹ͋Δɻ

  83. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸͷํ޲ʹରͯ͠ɺମॏʢweight_poundʣ͸௚֯ʹ ҧ͏ํ޲Λ޲͍͍ͯΔɻ ମॏͱ฼਌ͷ೥ྸ΋͘͠͸෕਌ͷ೥ྸ͸૬ؔؔ܎͕ͳ͍͔Βɻ

  84. ੺ͪΌΜͷମॏͱ฼਌ͷ೥ྸͷؒʹ͸΄΅૬ؔؔ܎͸ͳ͍ɻ

  85. PC1͸฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸͷ͹Β͖ͭΛද͠ɺ΋ͱͷσʔλʢ฼਌ ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸͱମॏʣͷ͹Β͖ͭͷ60ˋۙ͘Λઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ High PC1 Low

  86. High PC2 Low PC2͸ମॏͷ͹Β͖ͭΛද͠ɺ΋ͱͷσʔλʢ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ ͱମॏʣͷ͹Β͖ͭͷ33ˋΛઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ

  87. PC1ͱPC2Λ߹ΘͤΔͱݩͷσʔλͷ͹Β͖ͭͷ92%΄ͲΛઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ

  88. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͸ฏۉ͋ͨΓɻମॏ͸͔ͳΓߴ͍ɻ

  89. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͸ฏۉ͋ͨΓɻମॏ͸͔ͳΓ௿͍ɻ

  90. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͸ߴ͍ɻମॏ͸ฏۉ͋ͨΓɻ

  91. ฼਌ͷ೥ྸͱ෕਌ͷ೥ྸ͸௿͍ɻମॏ͸ฏۉ͋ͨΓɻ

  92. ྫ̎ ΧϦϑΥϧχΞॅຽ౤ථ

  93. 2016೥ͷΧϦϑΥϧχΞͷ܊͝ͱͷ๏Ҋ΁ͷ౤ථ݁Ռ

  94. None
  95. ओ੒෼෼ੳ(PCA)ͷΞφϦςΟΫεΛ࡞੒ • λΠϓͰओ੒෼෼ੳ(PCA)Λબ୒͢Δɻ • ม਺ͷྻΛΫϦοΫ

  96. શͯͷ਺஋ͷྻΛબ୒

  97. None
  98. PC1͸73%ͷσʔλͷ͹Β͖ͭΛઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ

  99. PC2͸15%ͷσʔλͷ͹Β͖ͭΛઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ

  100. PC2͸15%ͷσʔλͷ͹Β͖ͭΛઆ໌Ͱ͖͍ͯΔɻ

  101. • ϥϕϧͷྻʹCOUNTY_NAMEΛબ୒ɻ • ࣮ߦΛΫϦοΫɻ ܊ͷ໊લΛϥϕϧͱͯ͠ද͍ࣔͨ͠

  102. ܊ͷ໊લΛνϟʔτ্ʹදࣔ͢Δɻ

  103. ܈͝ͱͷࢧ࣋੓ౘΛ৭ʹׂΓ౰ͯΔ • ৭Ͱ෼ׂʹPARTY_NAMEΛબ୒ɻ • ࣮ߦΛΫϦοΫɻ

  104. ຽओౘ(Democratic)͕੨৭ɺڞ࿨ౘ (Repunlican)͕ΦϨϯδʹ৭෼͚͞Εͨɻ

  105. ڞ࿨ౘ ຽओౘ

  106. PC1͸ຽओౘͱڞ࿨ౘͷҧ͍ʹΑΔ͹Β͖ͭͷҧ͍Λදݱɻ

  107. PC2͸ຽओౘͱڞ࿨ౘͷҧ͍Ͱ͸આ໌Ͱ͖ͳ͍͹Β͖ͭΛද͍ͯ͠Δɻ

  108. ೋͭͷओ੒෼Ͱ໿88%ͷ৘ใ͕આ໌ग़དྷ͍ͯΔɻ ຽओɾڞ࿨౓

  109. ैۀһσʔλ

  110. None
  111. None
  112. શͯͷ਺஋ͷม਺Λબ୒ͯ͠PCAΛ࣮ߦ͢Δɻ

  113. None
  114. ͜ͷ̎ͭͷάϧʔϓͷม਺ؒʹ͸શ͘૯ؔ܎͕ͳͦ͞͏ͩɻ

  115. ͜ͷ࠷ॳͷ2ͭͷ࣍ݩͰ΋ͱͷσʔλͷ͹Β͖ͭͷ31ˋ͕આ໌Ͱ͖Δɻ

  116. PercentSalaryHikeͱPerformanceRatingͷม਺Λ֎ͯ͠ΈΔɻ

  117. None
  118. ࠷ॳͷ2ͭͷ࣍ݩͰݱࡏબ୒͞Ε͍ͯΔม਺ͷ͹Β͖ͭͷ31ˋΛදݱͰ͖͍ͯΔɻ

  119. ৬छʢJob RoleʣΛ৭ʹׂΓ౰ͯΔɻ

  120. ϚωʔδϟʔʢManagerʣͱϦαʔνɾσΟϨΫλʔʢResearch Director ʣ͸څྉʢ Monthly Incomeʣͱۈଓ೥਺ʢ Working Yearsʣͳ Ͳͷม਺Ͱߴ͍஋Λͱ͍ͬͯΔɻ

  121. Lab TechnicianɺSales RepɺResearch Scientist͸څྉʢ Monthly Incomeʣͱۈଓ೥਺ʢ Working YearsʣͳͲͷม਺Ͱ௿͍஋Λͱ͍ͬͯ Δɻ

  122. ࠷ޙʹ

  123. ͳͥPCAΛ࢖͍͍ͨʁ • ࣍ݩ࡟ݮͷͨΊɻ • ଟ͘ͷม਺Λ࣋ͭσʔλΛՄࢹԽ͠΍͘͢͢ΔͨΊɻ • σʔλͷதʹ͋Δύλʔϯ΍ಛ௃Λཧղ͠΍͘͢͢ΔͨΊɻ

  124. Q & A

  125. EDAαϩϯ

  126. ୳ࡧతσʔλ෼ੳΛ ࣮ࡍʹ΍Γͳ͕ΒΦϯϥΠϯͰֶͿ৔

  127. ࣗసंͷϨϯλϧσʔλ

  128. σʔλͷ֓ཁ

  129. σʔλͷ֓ཁ • Date - ೔෇ • Season - قઅ •

    Month - ݄ • Hour - ࣌ؒ • Holiday - 0:௨ৗ೔ɺ1:ॕ೔ • Weekday - ༵೔(1:೔༵೔ ~ 7:౔༵೔) • Workingday - 0:ٳ೔ɺ1:ฏ೔ • Weathersit - 1:շ੖ɺ2:ಶΓɺ3:খӍ΍খઇɺ4:େӍ΍େઇ • Temp - ઁࢯͷԹ౓ • Atemp - ઁࢯͷମײԹ౓ • Hum - ࣪౓ • Windspeed - ෩଎ • Casual - ΧδϡΞϧϢʔβʔͷϨϯλϧ਺ • Registered - ొ࿥ࡁΈϢʔβʔͷϨϯλϧ਺ • Count - ΧδϡΞϧͱొ࿥ࡁΈΛؚΉϨϯλϧͷ߹ܭ਺
  130. αϯϓϧͷ࣭໰ • ି͠ग़݅͠਺͸Կ࣌ʹଟ͘ͳΔ܏޲͕͋Γ·͔͢ʁ • Թ౓ͱି͠ग़݅͠਺ʹ͸ͲͷΑ͏ͳؔ܎ੑ͕͋Γ·͔͢ʁ • ΧδϡΞϧϢʔβʔͱొ࿥ࡁΈϢʔβʔͷ૿ݮʹ͸Կ͕Өڹ͍ͯ͠·͔͢ʁ

  131. https://exploratory.io/tag/edasalon

  132. https://twitter.com/hashtag/EDASalon

  133. ͥͻΈͳ͞Μ΋EDASalonΛ࢖ͬͯ ࿅शͯ͠Έ͍ͯͩ͘͞ʂ

  134. &%"4BMPOͷϖʔδͷ୳͠ํ

  135. ݕࡧ

  136. ৄࡉ͸ͪ͜Β͔Βʂ &%"4BMPO୳ࡧతσʔλ෼ੳΛΈΜͳͰֶͿ৔ IUUQTCJUMZ98LG3 &%"4BMPO΁ͷࢀՃํ๏ IUUQTCJUMZ-4PNF, ௚઀URL

  137. None
  138. • ϓϩάϥϛϯάͳ͠ RݴޠͷUIͰ͋ΔExploratoryΛ෼ੳπʔϧͱͯ͠࢖༻͢ΔͨΊडߨத͸ɺϏδωεͷ໰୊ Λղܾ͢ΔͨΊʹඞཁͳσʔλαΠΤϯεͷख๏ͷशಘʹ100ˋूதͰ͖Δ • πʔϧͷ࢖͍ํͰ͸ͳ͘ɺ෼ੳख๏ͷशಘ ݱ৔Ͱ࢖͑Δ෼ੳख๏ΛάϧʔϓԋशΛ௨࣮ͯ͠ࡍʹखΛಈ͔͠ͳ͕Βɺ਎ʹ͚ͭͯߦ͘ ͜ͱ͕Ͱ͖Δɻ • ࢥߟྗͱεΩϧͷशಘ

    σʔλαΠΤϯεͷεΩϧशಘ͚ͩͰͳ͘ɺσʔλ෼ੳʹඞཁͳࢥߟྗ΋शಘͰ͖Δ ಛ௃
  139. ࿈བྷઌ ϝʔϧ kan@exploratory.io ΢ΣϒαΠτ https://ja.exploratory.io ϒʔτΩϟϯϓɾτϨʔχϯά https://ja.exploratory.io/training-jp Twitter @KanAugust

  140. EXPLORATORY