STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
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ほけきよが自ブログprocrasist内で、 データ分析のお勉強します。 使う言語 python 触れる内容 データ分析の話全般(論文/記事などを参考に)。特に↓のジャンル 時系列分析/統計 Metrics learning, 表現学習 その他機械学習/Deep Learning その他面白トピック pythonライブラリの勉強。ワンランク上の分析技術を身につけるために numpy,pandas,scikit-learnについて総ざらい 機械学習系ライブラリを使ってみる keras, pytorch, prophet, statmodels, ...etc... 実際にデータ分析 スクレイピング・クローリング周りの技術 ブログのデータを用いて オープンデータを用いて がんばる 上記の何割書けるかわかりませんが、できる限り書こうと思います。間違っているところなどあったら、コメントください。
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