Np-Urのデータ分析教室

オーブンソースデータなどWeb上から入手できるデータを用いて、RとPython両方使って分析した結果を書いていきます

2017-08-01から1ヶ月間の記事一覧

【Shiny100本ノック No.4】Google Data Studio的な機能+PowerPointでダウンロードできるアプリを作る

Shiny100本ノック、4回目の公開となります。さて、No.1 ~ No.2ではGoogleアナリティクスのデータをAPI経由で取得して、グラフ可視化するところまでやりました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo No.3では、グラフの見た目をインタラクティブに変更して、…

【Shiny100本ノック No.3】ggplotグラフをインタラクティブに作成してPowerPointダウンロードまで行う

Shiny100ノックもなんと今回で3回目。 2回で挫折するかと思いましたが、皆様の応援もあってあと4回くらいは続けられそうです。さて、前回と前々回ではGoogleアナリティクスのデータをAPI経由で取得して、グラフ可視化するところまでやりました。 www.randpy.…

【Shiny100本ノック No.2】Google Data StudioもどきをRで作る

記念すべきShiny100ノックの第1回を執筆してから3週間近くたってしまいました。ちょっと忙しくて更新が止まってしまっていましたが、今後は週1本以上の更新ペースで頑張って執筆していくので、皆さま応援お願いします。さて、前回は皆大好き(?)Google ア…

Pythonで傾向スコア(Propensity score)マッチングとIPWを実装してみた

さて、今回は傾向スコアマッチングのPythonによる実践編です。 傾向スコアって何?という方は、まずはこちらの記事を参考にしてみてください。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo今回の趣旨としては、Pythonでの実装という部分に重きを置いていますので、手…

傾向スコア(Propensity score)をRで実践 マッチングとIPWの結果を比較

前回、前編・後編と2回に傾向スコアの考え方について学びました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo今回は傾向スコアを使って実際に分析をしていきます。 これまでの実践編記事では、主にスクレイピングを使ってデータを集めていました。今回は趣向を変え…

【Shiny100本ノック No.1】RユーザーならGoogle のQuery Explorerは自分で作るべし!

記念すべきShiny100本ノックの第1弾です。Shinyの記事を100本書いたら、どこかの誰かが書籍化の話しを持ってきてくれると信じています。 本当に書籍化が実現するのか、15本ぐらい書いた時点で挫折してしまうのか、皆さんお楽しみにしていてください。Shinyに…