マイキー_Mikey

Python×データ分析の初学者に向けて、kaggleやネットで見つけたデータをアウト…

マイキー_Mikey

Python×データ分析の初学者に向けて、kaggleやネットで見つけたデータをアウトプットしてます。たまにR。統計検定２級だけ。読んで頂けたら感謝の気持ちでいっPython🐍転職・投資ブログもやってますhttps://whywhywhy.jp

  • お金・投資系まとめ

    過去に書いたお金や投資にまつわるnoteのまとめ。

  • 「データ分析やってみた」まとめ

    データ分析やってみた系の自身のnoteをまとめてます。

  • 🐍Pythonをマーケティングの実務に活かす_その２

    Pythonをマーケティングの実務に活用したい方向けのnoteのまとめ、その２です🐍

  • 🐍Pythonをマーケティングの実務に活かす_その１

    Pythonをマーケティングの実務に活用したい方向けのnoteのまとめ、その１です🐍

  • 固定された記事

About Mikey / ようこそ

※21/02/06追記 ※21/07/10追記 このnoteにお越し頂いて、ありがとうございます。 初めて訪れて頂いた方がわかりやすく見て回って頂けるように、自己紹介を兼ねて各記事を整理しています。 下記の目次から気になるトピックに飛んで頂けます。 Who I am勤め人として日本で、企業勤めをしています。 転職を２回して、2021年現在で３社目となります。ずっとIT業界に身を置かせてもらってます。 近く転職時にやった役立ちそうなことも整理してnoteに出来ればと

マイキー_Mikey

    • アスキーアートを作れるpythonのライブラリで遊んでみた

      久しぶりの投稿、マイキーです。 最近は、投資・転職の実体験をつづったブログを書いていて、noteをぜんぜん更新できていませんでした。 noteも大好きなのですが、Wordpressでサイトを作る経験をしたかったので、チャレンジしてます。 どっちも楽しいので、今後もゆるくどちらも更新していきます。 最近は仕事でもプライベートでも、pythonからはなれてたので、お盆休みを利用して、久しぶりに遊んでみてるわけであります。 面白そうなライブラリ：artこんなライブラリを見

      100
      マイキー_Mikey

      • Pythonで「スタバの店舗データ」を地図にプロットして分析してみた

        下記のnoteで実施した、いろんな集計・分析のやり方解説版noteです。 こんな方におすすめです集計・分析にはPythonを使用しています。下記のような方のご参考になるかと思います。 ・文系マーケターで、今、データ分析を勉強中の方。 ・特に企業内で、出店戦略、エリアマーケティング、広告・販促戦略、顧客調査などで、地理情報を扱う方が多い方。 ・専用ツールがあるが、それが使いづらく、自前で何かできないかな〜、と思ってる方。 ・Pythonを学習し始めて、基礎的なことは理解して

        150
        マイキー_Mikey

        • 地球上で最北・最南のスタバってどこ？☕️

          スタバでMacを軽快にカタカタ 都内某所。優雅な週末の朝。スタバでMacを軽快にカタカタ。 「俺、イケてるでしょ」ってなもんで、ドヤ顔でフラペチーノを啜るわけであります。 そんな今まさに、スタバのデータを見つけたわけであります。 世界中のスターバックスの、店舗名、所在地、国名、緯度軽度などなどが整理されてるデータです。 2017年にアップロードされてて少々古いので、今と違う部分もあるかと思うものの「スタバでmacカタつかせて、何だかイケてる仕事してるっぽい人」を装うの

          マイキー_Mikey
        • 固定された記事

        About Mikey / ようこそ

        マイキー_Mikey

        マガジン

        • お金・投資系まとめ
          6本
        • 「データ分析やってみた」まとめ
          19本
        • 🐍Pythonをマーケティングの実務に活かす_その２
          7本
          ¥525
        • 🐍Pythonをマーケティングの実務に活かす_その１
          9本
          ¥525

        記事

          「高城式健康術55」をなるべく安価に実行するためのまとめ💪

          イントロ（飛ばして大丈夫です） 以前、堀江さんの健康に関する書籍を拝読して、長生きするためにやるべきこと自分なりに整理しました。 本書で紹介されてた通り、ピロリ菌検査をして無事「陰性」だったり。年に１回の人間ドックを続けており、おかげさまで健康体を維持してます。 米国株投資とか色々やってますが、やはり健康な体がないと、稼いだお金も楽しく使えません。なんやかんや「心身の健康」これに尽きるってなもんです。 さて、いつものように図書館を徘徊して、こんな本を拝読しました。 高

          マイキー_Mikey

          「高城式健康術55」をなるべく安価に実行するためのまとめ💪

          マイキー_Mikey

          Pythonで「儲かりそうなアメリカ株」を見つける_その２

          割安株の見つけ方本noteは、↓でやったことの解説noteです。 上記のnoteで、Pyhonを使ってスクレイピングして、株価情報を取得し「割安株」を一気にスクリーニングしました。まだ読まれてない方は先にどうぞ。 おさらいで、山口さんの書籍で紹介されていた「割安株」の見つけ方を図解したものがこちらです。詳しくはこちらで解説してます。 ※書籍を参考に本note作成者が作成 結論として下記の株が「割安」となりました。NASDAQ銘柄のみでやった結果です。 AAL：Ame

          298
          マイキー_Mikey

          Pythonで「儲かりそうなアメリカ株」を見つける_その２

          マイキー_Mikey

          NASDAQから、儲かりそうな米国株を探した🗽

          割安な米国株をスクレイピングで探す以前、下記のnoteで、山口揚平さん（@yamaguchiyohei）のご著書「ほんとうの株のしくみ」で得た学びを整理して「割安株の見つけ方」を実践してみました。 このnoteでは、同じ手法を米国株を対象にして、Pythonを使ってスクレイピングしてゴリっと数千社にやってみた結果の紹介です。まだ↑のnoteは読んでない方は先に読んでいただけると幸いです。 --- ✂ --- 参考 ---✂️--- 以前、じっちゃま（@hirosetak

          マイキー_Mikey

          NASDAQから、儲かりそうな米国株を探した🗽

          マイキー_Mikey

          割安株の見つけ方と実践（山口揚平氏の書籍の備忘録）

          イントロ（ここは、とばしても大丈夫）　投資の中でも、株式投資が好きです。特に米国株が好きで、以前、Pythonでスクレイピングをして、儲かりそうな米国株に実際に投資してみたりもしてます。不動産投資も興味がありましたが、やっぱり株がいいなって今はなってます。 　基本的には長期の海外ETFへの投資からの分配金狙いで楽しんでいるものの、個社株でも稼ぎたく日々勉強・実践しております。 　上記の書籍を拝読しました。以前、著者の山口さんの別の思考法に関する書籍を読み、とても良い学びに

          マイキー_Mikey

          割安株の見つけ方と実践（山口揚平氏の書籍の備忘録）

          マイキー_Mikey

          「1日3時間だけ働いておだやかに暮らすための思考法」を読んでのログと徒然

          　読書ログとして徒然。 　日々の仕事で役割上「考える（悩む？）」ことが多い。勤め人として組織で働く上で、その「考えて得た自分の意見」を顧客、上司、メンバーなどの関係者に何かしら具現化し、合意をもらったり、決議をとったり、モチベートしたりして、何らかの社内外のリソースを動かす許可をもらうわけでありまして。 　なんか最近上手くいかないなぁというか、知的生産のレベルが上がってないなぁと感じながら、いつものようにぼーっと図書館をほっつき歩いていたら、こちらの本がふと目に留まり邂逅

          マイキー_Mikey

          「1日3時間だけ働いておだやかに暮らすための思考法」を読んでのログと徒然

          マイキー_Mikey

          PythonでKickstarterの成功/失敗分析

          財布とかカバンとかの日用品をkickstarterで買うことにハマっておりまして。 こんな分析をしてみました。 このnoteのやり方編です。 こんな方におすすめ・マーケターでプログラミングを勉強中の方 ・エクセルではできない分析手法に興味がある方 ・Pythonを学習し始めて、基礎的なことは理解して、何か面白いことできないかな〜と思っておられる方 このnoteできるようになることこのあとは、下記のようなアウトプットを出してます。 pandas-profiling、p

          250
          マイキー_Mikey

          PythonでKickstarterの成功/失敗分析

          マイキー_Mikey

          Kickstarterでのクラファン成功の秘訣をデータ分析してみた

          以前、Kickstarterという海外のクラウドファンディングでモノを買うと「人と違った”ちょっとイキった”生活ができる」と書きたりしてまして。 で、趣味のKaggleを散策してたところ、こんなデータがありまして。 Kickstarterの各プロジェクトの「成功/失敗の結果」ほか、いろんなデータが詰まってました。 これまでカバン、財布、靴と主にファッション用品を買ってきたワタクシ。ふと「どんなプロジェクトが成功しやすいのだろう？」と思って探索してみたわけであります。

          マイキー_Mikey

          Kickstarterでのクラファン成功の秘訣をデータ分析してみた

          マイキー_Mikey

          【暇つぶし】関西の駅の乗降客数をツリーマップにした、だけ。

          以前、「東京メトロ」の乗降客数をツリーマップにして遊んでみました。 で、↑と同じように「関西の主要駅」のツリーマップを作ってみました。暇つぶしです。 グニグニ動くグラフが作れるPythonのPlotlyというライブラリを使用してます。 データ分析ではご法度の「目的なき可視化」ですが、楽しんで頂ければ幸いです。 ツリーマップってなにデータの量を「四角形の大きさ」で表し、階層構造を「入れ子の四角形」で表す手法です。 要素の階層関係とデータ量が一覧で把握できる点が便利です。

          マイキー_Mikey

          【暇つぶし】関西の駅の乗降客数をツリーマップにした、だけ。

          マイキー_Mikey

          何でも「LEGO®」にできるRのbrickrがスゴイ

          面白いＲのパッケージを見つけました。 ↓のように絵や写真を、LEGO風に加工してくれるRのパッケージです。 めっちゃ面白い。 こんな面白いの、どんな人が作るんだろうと調べると、LEGO社のデータサイエンティストの方が作成された、とのこと。 coolですね～。こういうこと出来るようになりたいものです。 どんなことが出来るかこちらのgithubを見るに、 １、写真・絵を「LEGO風」に出来る ２、それを3Dに出来る ３、工程を段階別に見られる ４、どんなブロック

          150
          マイキー_Mikey

          何でも「LEGO®」にできるRのbrickrがスゴイ

          マイキー_Mikey

          イラストや写真を「レゴ」っぽくして遊んでみました

          Ｒで、なんでもＬＥＧＯのブロックに出来るパッケージがあり、遊んでみます。 詳しくは、コチラのnoteでご紹介してますので、よかったら。 ってことで、クイズです。 初級（★）Ｑ１；これは何でしょうか。 もう少し、解像度を高めます。 正解は、「七福神」でした～。 ※画像はコチラから。 Ｑ２；これは何でしょうか。 もう少し、解像度を高めます。 正解は、「ゴミ出ししてる、スーツの男性」でした～。 ※画像はコチラから。 中級（★★）Ｑ３；これは何でしょうか。 も

          マイキー_Mikey

          イラストや写真を「レゴ」っぽくして遊んでみました

          マイキー_Mikey

          「スキャナマインド」という自己分析ツールが超便利なのでmemo

          ※タイトル画像はコチラから拝借してます。 以前、知人から教えてもらった「スキャナマインド」という自己分析ツールがメチャメチャ便利でした。 モヤモヤした自分の考えを整理したり、メタ認知するのにとても役立ちます。 ってことで、自分のライフハックの備忘として、書き残そうと思います。 スキャナマインド-Scanamind-株式会社クリエイティブ・ブレインズ、という企業が開発されたとの事。 「スキャナマインドは、漠然とした頭の中を自動的に整理し、構造を可視化するシステムです。

          マイキー_Mikey

          「スキャナマインド」という自己分析ツールが超便利なのでmemo

          マイキー_Mikey

          トランプ大統領のツイート分析-やり方-

          以前のnoteでトランプ大統領のツイートを色々、分析して遊んでみました。 で、以下のようなことがわかりました。 ・火曜日、水曜日のツイートが多い ・夜９〜１０時のツイートが多い ・自分の名前をよくツイートしていたり ・ポジティブで主体的なツイートが多かったり このnoteは、↑のnoteで行ったPythonを使った集計・分析のやり方でございます。 こんなことが出来るようになります 本noteで、以下のようなことが出来るようになります。 ①手始めに普通の集計を色々

          250
          マイキー_Mikey

          トランプ大統領のツイート分析-やり方-

          マイキー_Mikey