公共データで始めるPythonデータ分析
イディヤはスターバックスの近くに出店するという説がありました。果たして、イディヤとスターバックスの店舗立地にはどれほどの違いがあるのでしょうか? 2013年から2019年までの不動産価格の変動トレンドは、マンションの分譲価格にも反映されているのでしょうか? 私たちの街にはどのような公園があるのでしょうか?公共データポータルのデータをどのように活用すればよいでしょうか?公共データを通じて様々な形式のデータを扱いながら、Pythonと各種データ分析ライブラリに慣れることを目標とします。
Python
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Pandas
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Numpy
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"チャプター1 全国新規民間アパート分譲価格動向"が全く新しくリニューアルされました。
1年間運営していただいた大切なフィードバックを集めて2020年3月
既存の「チャプター1全国新規民間アパート分譲価格動向」が全く新しくリニューアルされました。
チャプター1基準 既存映像9本(1時間41分)から20本(3時間25分)で説明と可視化がはるかに詳細になりました。
従来よりもはるかに多様なグラフを扱い(ヒートマップ、ヒストグラム、分布図、散布図、回帰グラフなど)、サブプロットを簡単に描くことができる内容が追加されました。
また、実習コードと結果コードを一緒に提供します。
ビデオを見てコードに沿って見ることができるように、簡単なガイドが提示された練習ファイル( 01-apt-price-input.ipynb )と結果が表示されている( 01-apt-price-output.ipynb)ファイルを活用してください。
コードの場所とgoogle colaboratoryのパスについては、ビデオ紹介欄を参照してください。
2020年3月他チャプターのチュートリアルもリニューアル予定です!
ありがとうございます。




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