記事一覧
回収率１００％以上を目指せ！競馬分析.vol3
今週は連続投稿です（笑）
今回は特定の騎手と馬主の組み合わせで分析をしてみました。
※データは２０１８年～２０２３年の５年分になります。
１.川田騎手と相性のいい馬主を探せ前回、川田騎手をピックアップしたので、今回も引き続き川田騎手について掘り下げてみようと思いました。
今回の分析は、馬主との関係性と回収率になります。
青が回収率１００％以上なんで、見た瞬間意外と多いって思いました（笑）
ただ
回収率１００％以上を目指せ！競馬分析.vol2
前回に続いて、競馬で回収率１００％以上を目指すための分析をおこなってみました。今回は騎手と人気の組み合わせで分析をしてみました。
※データは２０１８年～２０２３年の５年分になります。
１．騎手×人気でも回収率１００％以上は存在する以下の表が５年間の勝利数上位１０人のクロス集計表になります。
青っぽいのが回収率１００％以上の騎手×人気になります。
リーディング１位のルメール騎手は、どんな人気でも買
回収率１００％以上を目指せ！競馬分析.vol1
今まで、Data Saberへの道ということで、備忘録的な記事を投稿していましたが、本当に自分が分析したかった「競馬」に対して初投稿です（笑）
競馬を知らない人からすると、スポーツ？ギャンブル？と思う人がいるかと思うので、一応簡単に説明します。
競馬はスポーツ？ギャンブル？競馬は、スポーツとギャンブルの両方の側面を持っています。その核心は、騎手が馬を駆って速さを競う競技であり、これは明らかにス
DataSaberへの道！Ord2備忘録（Q7～Q11）
Ord2_Q7比較値を示すのに効果的なグラフ形式は？
①線グラフ
②棒グラフ
③散布図
④箱ひげ図
Ord2_A7①線グラフ
・時間系列の分析が効果的
②棒グラフ
・データの比較に効果的
③散布図
・変数間の関係性の分析や、データの分布を分析するのに効果的
④箱ひげ図
・データの分布を分析に効果的
Ord2_Q8円グラフの不利な点は？
①隣り合っているものしか比較できない
②角度を比較
DataSaberへの道！Ord2備忘録（Q1～Q6）
Ord2_Q1ビジュアライゼーションを作る際、まず最初に
①どんな表現にするか決める
②質問から始める
Ord2_A1まずはタスクや答えを導くための質問を行い、その後にどのようにしてビジュアルを表現して伝えるかを選択します。
ビジュアルアナリティクスは以下のサイクルで進めるのが大事である
①Task
※質問から開始
分析する上で何を知りたいのか、どのような問題を解決したいかを知ることからスタ
DataSaberへの道！Ord1備忘録（Q10～Q17）
Ord1_Q10サブカテゴリごとの売上と、そのサブカテゴリを購入した顧客数の間に関連性はありますか？
Ord1_A10列：個別のカウント（顧客Id）
行：合計（売上）
マーク：色（サブカテゴリ）
：ラベル（サブカテゴリ）
傾向線を引いて、関連性を確認する
散布図に傾向線を引いてみると傾きがないので、サブカテゴリごとの売上と顧客数には関連性がないとのことが分かります。
ちょっと違う目線で
DataSaberへの道！Ord1備忘録（Q1～Q9）
Ord1を挑戦した際の備忘録になります。
Ord1_Q1サブカテゴリ「バインダー」は「事務用品」内で売上第何位ですか？
順位を数字で明記する必要はなく、目視で分かる形になっていればよいです。
Ord1_A1「事務用品」内という指示があるので
サブカテゴリだけじゃなく、カテゴリも追加
列：カテゴリ サブカテゴリ
行：合計（売上）
目視で分かればいいということなので、バインダーは事務用品内で左か
DataSaberへの道
はじめてのnote投稿になります。
Data Saberになる為に、自分の備忘録を含めて立ち上げました。
私自身、会社でTableauに触れて２年近くなります。
ただ、上司（師匠）から「Data Saber」という情報を教えて頂ければ、
そのような"認定資格"があることを知りませんでした。
認定資格だから、知らない人は知らないよな・・・・
自分自身がData Saberについて理解を深めたう