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著者情報

  • WINGSプロジェクト 西 潤史郎(ニシ ジュンシロウ)

    WINGSプロジェクトについて>
    有限会社 WINGSプロジェクトが運営する、テクニカル執筆コミュニティ(代表 山田祥寛)。主にWeb開発分野の書籍/記事執筆、翻訳、講演等を幅広く手がける。2018年11月時点での登録メンバは55名で、現在も執筆メンバを募集中。興味のある方は、どしどし応募頂きたい。著書記事多数。

    <個人紹介>
    フリーランスとしてデータ解析エンジニアとして主にビッグデータ関連の仕事をしています。TableauなどBIやビッグデータ処理などビジネスデータ解析環境の構築・運用、また解析系のアプリケーション開発やGoogleアナリティクス活用支援などを行っています。

執筆記事

  • 2018/12/12

    定番のPython機械学習ライブラリ「scikit-learn」ではじめての学習モデル作成から改善まで

     本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。...

  • 2018/11/15

    Pythonではじめての統計~基本情報の確認から検定まで

     本稿ではプログラミングの基本は理解しているがより実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではPythonによる統計データ解析を解説します。まず統計の概観について確認し、Jupyter Notebookを使った基本統計量の確認・相関・検定の手順を解説します。

  • 2018/09/06

    Pythonでデータと向き合いながら価値を見出す「探索的データ解析」に挑戦しよう

     本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。第2回では、Pythonによる探索的データ解析を解説します。まず対話的環境による探索的データ解析について確認し、Jupyter Notebookを使ったデータ解析の実行・可視...

  • 2018/07/02

    本格的なPythonデータ解析環境を手軽に! 「Jupyter Notebook」の導入から可視化まで

     本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではブラウザで動作するOSSの対話型データ解析ツール「Jupyter Notebook」を紹介します。導入から実際にPythonとライブラリを用いたデータ解析の実行、可視...

  • 2018/05/02

    SQLクライアントはこれひとつでOK! あらゆるDBMSで使える「SQL Workbench/J」をデータ解析で活用しよう

     本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用を解説します。本稿では、さまざまなデータベースに接続する必要があるデータ解析の際に役立つ、フリーのSQLクライアントツール「SQL Workbench/J」の活用方法を解説します。導入・データベース活用手順を解説しデータ解析の際に役立つ機能を紹介します。

  • 2018/02/23

    ユーザーによるアプリケーション機能利用分析ですぐに使えるSQL

     本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はSQLによるユーザー属性・行動分析のポイントを解説しました。今回はSQLによるアプリケーションでのユーザーアクション分析に挑戦します。ユーザー行動ログとひとつのSQLクエリ文でユーザーアクション分析ができることを確認します。

  • 2018/01/18

    ユーザーの年齢・性別と購買履歴を活用する「属性」×「行動」分析のSQL

     本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用方法を解説します。前回はオープンソースBIツール「Re:dash」について解説しました。今回はSQLによるユーザー属性・行動分析に挑戦します。ユーザー情報(年齢・性別)と購買履歴データを活用し、SQL分析のポイントを確認していきます。

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