Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Exploratoryのブランチの紹介
Search
Takato Shiroto
September 05, 2019
Technology
0
74
Exploratoryのブランチの紹介
メインのデータフレームから派生した新たなデータフレームを作ることができるブランチの紹介です。
Takato Shiroto
September 05, 2019
Tweet
Share
More Decks by Takato Shiroto
See All by Takato Shiroto
Exploratory v6.7の紹介
takatoshiroto
0
910
Exploratory v6.6の紹介
takatoshiroto
0
1.6k
Exploratory v6.5の紹介
takatoshiroto
0
5.1k
コンバージョン率と信頼区間の推移を可視化する方法
takatoshiroto
1
330
Exploratory Hour #104 - 別の列の値をもとに、カテゴリー列の値の順序を指定したい
takatoshiroto
0
220
Exploratory Hour #105 - 元のデータ順をもとに、カテゴリー列の値の順序を指定したい
takatoshiroto
1
280
Exploratory Hour #102 - complete関数を使って2つの時間の間の値を生成したい
takatoshiroto
0
120
Exploratory Hour #103 - 仕事の開始・終了時間データから、どの時間に何人働いているか知りたい
takatoshiroto
0
110
Exploratory v6.4の紹介
takatoshiroto
0
5.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Overture Maps Foundationの3年を振り返る
moritoru
0
150
品質のための共通認識
kakehashi
PRO
1
190
GitHub Copilotを使いこなす 実例に学ぶAIコーディング活用術
74th
3
1.1k
5分で知るMicrosoft Ignite
taiponrock
PRO
0
120
生成AI・AIエージェント時代、データサイエンティストは何をする人なのか?そして、今学生であるあなたは何を学ぶべきか?
kuri8ive
2
2.1k
法人支出管理領域におけるソフトウェアアーキテクチャに基づいたテスト戦略の実践
ogugu9
1
210
A Compass of Thought: Guiding the Future of Test Automation ( #jassttokai25 , #jassttokai )
teyamagu
PRO
1
240
コミューンのデータ分析AIエージェント「Community Sage」の紹介
fufufukakaka
0
420
AI活用によるPRレビュー改善の歩み ― 社内全体に広がる学びと実践
lycorptech_jp
PRO
1
180
AI時代の開発フローとともに気を付けたいこと
kkamegawa
0
2k
エンジニアリングマネージャー はじめての目標設定と評価
halkt
0
250
「Managed Instances」と「durable functions」で広がるAWS Lambdaのユースケース
lamaglama39
0
260
Featured
See All Featured
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
390
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
9
1k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
55
9.3k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
実際に使うSQLの書き方 徹底解説 / pgcon21j-tutorial
soudai
PRO
196
69k
A better future with KSS
kneath
240
18k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
162
23k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
31
9.8k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
269
13k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
61k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.9k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
61
9.6k
Transcript
ϒϥϯνͱ? 1
͜͜σʔλϥϯάϦϯάͷε ςοϓͱ͍͍ɺExploratoryʹ σʔλΛΠϯϙʔτͨ͠ޙʹͲ ͷΑ͏ʹσʔλ͕Ճ͞Ε͔ͨ Λࣔ͢ɻ
σʔλιʔε ܽଛΛॲཧ ܭࢉΛ࡞ ϑΟϧλ ϒϥϯν ϝΠϯσʔλϑϨʔϜ ϒϥϯν ϒϥϯνΛ࡞ ϒϥϯνΛ࡞Δ͜ͱͰɺϝΠϯͷ σʔλϑϨʔϜ͔Βੜͨ͠৽ͨͳ
σʔλϑϨʔϜΛ࡞Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ
σʔλιʔε ܽଛΛॲཧ ܭࢉΛ࡞ ϑΟϧλ ϒϥϯν ϝΠϯσʔλϑϨʔϜ ϒϥϯν άϧʔϓԽ ूܭ ϒϥϯνΛ࡞
ϒϥϯνΛ༻͢ΔͱɺϝΠϯͷ σʔλϑϨʔϜͷεςοϓΛআ͢ Δ͜ͱͳ͘ɺϒϥϯνঢ়ʹ৽͍͠ε ςοϓΛ࡞Ͱ͖Δ
σʔλιʔε ܽଛΛॲཧ ܭࢉΛ࡞ ϑΟϧλ ϒϥϯν ϝΠϯσʔλϑϨʔϜ ϒϥϯν άϧʔϓԽ ूܭ ϒϥϯνΛ࡞
ϒϥϯνʹର͢ΔมߋϝΠϯͷ σʔλϑϨʔϜʹӨڹΛ༩͑ͳ͍
ϒϥϯνෳ࡞Մೳ ͦͯ͠ҙͷεςοϓ͔Β࡞Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δ MySQL σʔλιʔε ܽଛͷॲཧ άϧʔϓԽ ूܭ ϝΠϯσʔλϑϨʔϜ ϒϥϯν1 ϑΟϧλ
ϒϥϯν2 K-means ΫϥελϦϯά ूܭ ܭࢉΛ࡞
σʔλιʔεϒϥϯν͕࡞ΒΕͨҎલͷεςοϓΛ มߋ͢Δͱϒϥϯνࣗମߋ৽͞ΕΔ MySQL σʔλιʔε ܽଛͷॲཧ άϧʔϓԽ ूܭ ܭࢉΛ࡞ ϝΠϯσʔλϑϨʔϜ ϒϥϯν1
ϑΟϧλ ϒϥϯν2 K-means ΫϥελϦϯά ूܭ Ϛʔδ(ߦ݁߹) ϒϥϯν1ͰɺϚʔδ(ߦ݁߹)ͷεςοϓؚΜͩ σʔλϑϨʔϜΛͦͷ··͏͜ͱ͕Ͱ͖Δ
ϒϥϯνΛ࡞͢Δ ࠓճɺεςοϓ2͔ΒϒϥϯνΛ࡞͢Δɻ εςοϓ2ͷϒϥϯνͷ࡞ΛΫϦοΫ͢Δ 8
9 ϒϥϯν໊Λೖྗͯ͠ɺ࡞ΛΫϦοΫ͢Δɻ
ϒϥϯν͕࡞͞Εͨɻ 10
11 ϝΠϯͷσʔλϑϨʔϜ Global_Sales ʹ ଐ͢Δϒϥϯνͱ͍͏͜ͱ͕Θ͔Δɻ ϝΠϯͷσʔλϑϨʔϜʹΔʹɺ Global SalesΛΫϦοΫ͢ΕΑ͍ɻ
12 ϒϥϯνͷ։࢝ɺϝΠϯͷ σʔλϑϨʔϜͷ2εςοϓͱ͍ ͏͜ͱ͕Θ͔Δɻ