俺のOneNote

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OneNote愛のポエムが9割、Tipsが1割の大変ありがたいブログです。

本業の話

Matplotlib アスペクト比の調整

Matplotlibでグラフ描写する際、アスペクト比でちょっとはまってしまったので覚書メモです。 グラフ描写準備 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline plt.style.use("ggplot") x = np.linspace(-3,3,…

はじめてのてんしょく

私事ではございますが、この度転職させていただくこととなりました。 本日が最終出勤日、10月16日から渋谷で働きます。 引越しなども伴う家族総出の大決断になってしまいました。 今後は、企画&ポイント事業会社さんでデータアナリストとして働きます。 …

Pythonコーディング・データ分析のお勉強方針メモ

QiitaにてPython×PowerBI記事を連載することにしました。 PowerBIはともかく、初心者の方はPythonの敷居がめちゃくちゃ高い方も多いのではないかと思います。 私自身、胸を張って書けると言えるレベルではないですが、 どのようにしたらPythonで楽しくコーデ…

Microsoft MVP - Data Platformを受賞しました!

2018年7月1日付けで、Microsoft MVPを受賞しました! カテゴリは Data Platform での受賞です! ・・・このブログでの報告はなんと紛らわしいw 本業のPowerBI関連の活動実績が認められました。 PowerBIに魅了されて約3年、色々な勉強と啓発の機会をいただ…

【第3回】Python Marketing Data Analytics! ~集計と検定~

さて、前回に引き続き、今回は集計・検定を実施してデータの理解をさらに深めたいと思います~。 ただし、データが大きいので、検定はあくまで方法論だけって感じですね。 集計 集計は、可視化と並び、データの基本的な傾向を把握するために必須といっていい…

【第2回】Python Marketing Data Analytics! ~データ確認の第一歩、可視化~

さて、前回に引き続き、銀行のキャンペーンマーケティングデータに基づく分析をネタにした勉強記録ですー。 データの可視化 まずは、データのheadを確認。 df.head() .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr …

【第1回】Python Marketing Data Analytics! ~古典的マーケティングデータ分析にも目を向けて~

このカテゴリは本業、データ分析系のお話やTipsです。 Qiitaに書くレベルではない自分の覚書や練習記録、情報提供として残していこうかと。 qiita.com 1年後に「まだ自分はこの程度だったのか~wクソダサいww」というのが目標です。 つーかブログ趣旨とギ…