【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】「債務不履行リスクの低減」2
今回から、いよいよ分析に取りかかります。 本コンペの目標は「予測精度の高い貸し倒れ予測モデルの作成にチャレンジしてみましょう」というもの。 データを読み込み基礎分析を行ったところ、以下の内容が表示されました。 24215… 続きを読む »
【SIGNATE COMPETITIONに挑戦】債務不履行リスクの低減 1
五ヶ月に渡って続けてきたPythonを使ったCOVID-19の分析で、ようやくプログラミングの初歩が掴めてきました。 よって、本日から目標だった機械学習に挑戦したいと思います。 これを機にデータサイエンティストへ向けてス… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】世界版 CIVID-19状況 2020/10/18時点
全世界感染者数・死亡者数 TOP10全期間2020/10/18時点 全世界感染者数・死亡者数 TOP10直近一ヶ月2020/10/18時点 全世界感染者数・死亡者数 TOP10直近一週間2020/10/18時点 全世界日… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】日本版(2) CIVID-19状況 2020/10/18時点
日本感染者数・死亡者数(日別)2020/10/18時点 日本回復者数・PCR検査数(日別)2020/10/18時点 日本感染者数・死亡者数(週別)2020/10/18時点 日本回復者数・PCR検査数(週別)2020/10… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】日本版(1) CIVID-19状況 2020/10/18時点
日本日付別の累計感染者数2020/10/18時点 日本週別の累計感染者数2020/10/18時点 日本月別の累計感染者数2020/10/18時点 日本都道府県別の累計感染者数2020/10/18時点 日本都道府県別の累計… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】世界版 : データの視覚化･分析 2020/10/11時点(全世界&台湾)
2020/01/22から2020/10/11時点のデータを使って世界のCIVID-19の感染状況を分析してみようと思います。 以下は累計・直近一ヶ月・直近一週間の世界のトップ10となります。 感染者数・死亡者数共に上位3… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】日本版(2) : データの視覚化･分析 2020/10/11時点
2020/01/16から2020/10/11時点のデータを使って日本のCIVID-19の状況を分析してみようと思います。 先に分析を行った日本版(1)で今回41週目(10/5〜10/11)の感染者数3,584人。 前回4… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】日本版(1) : データの視覚化･分析 2020/10/11時点
02020/01/16から2020/10/11時点のデータを使って日本のCIVID-19の感染状況を分析してみようと思います。 まずは日本全国の日別・週別の感染状況を確認してみます。 週別のグラフを見てまっさきに分かるの… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】世界版 CIVID-19状況 2020/10/11時点
全世界感染者数・死亡者数 TOP10全期間2020/10/11時点 全世界感染者数・死亡者数 TOP10直近一ヶ月2020/10/11時点 全世界感染者数・死亡者数 TOP10直近一週間2020/10/11時点 全世界日… 続きを読む »
【PythonでCIVID-19分析】日本版(2) CIVID-19状況 2020/10/11時点
日本感染者数・死亡者数(日別)2020/10/11時点 日本回復者数・PCR検査数(日別)2020/10/11時点 日本感染者数・死亡者数(週別)2020/10/11時点 日本回復者数・PCR検査数(週別)2020/10… 続きを読む »