データ分析で面白いブログをまとめました。ブログと、その中で特に面白かった記事を紹介します。

①データで見る世界

kosakaさんがやられているデータ分析ブログです。プロフィールはこちら。

2010年、京都大学大学院でMS取得。量子化学専攻。2017年、ミシガン大学でMBA取得。データアナリティクス専攻。

機械学習を使って自分に映画をおすすめしてみた

自分が好きだろうと思われる映画をレコメンドする仕組みを、データの前処理からグラフ化して、さらにレコメンドするまでを実装している記事です。

今回の記事では、機械学習を使って、自分自身に映画をおすすめするモデルを作ってみました。

データで見るM1グランプリ2017　〜本当に一番面白かったのはどの漫才だったのか〜

ツイッターのデータを利用して、面白かった漫才を特定する記事です。

ということで、本当にウケていたのはどの漫才なのか、なぜとろサーモンが優勝したのか、分析してみました。

機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた

東京23区で最もお買い得な賃貸物件を機械学習で特定する記事です。

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。

②PROCRASIST

ほけきよさんのブログ。

冬季オリンピックでメダルを取れる国の条件を、重回帰分析で探る！

「冬季オリンピックって、どういう国がメダルをたくさんもらっているのだろう？？」今回は、過去のオリンピックのデータを用いて、冬季オリンピックの強い国の条件を大雑把に分析してみます！

Google Search Consoleの検索順位とクリック率を分析して、リライト戦略を考える

そんな時にSearch Consoleを使うと、リライトすべき記事が浮き上がってくる。というわけです。 私の記事も検索流入がちょっとずつ増えてきたので、 Search Consoleでの結果を分析することにしました。*2

ブログは一年続くの？読者数は？2万件のはてなブログで分析する

良くある「ブログは継続が難しいし、大事だ」といいますね。 そりゃそうなんですが、どのくらい難しいのか、また、どのくらい大事なのか というのはあんまりわかんないですよね。なので、今回は、はてなブログをぶっこ抜いて、軽く分析してみました！！

③データえっせい

教育社会学者、舞田先生のブログ。

学校のウェブサイト利用の国際比較

ぐうの音も出ません。本当に先進国なのかと，目を疑います。右上の諸国では，教員が教材プリントを刷って生徒の配るなんてことはしません。行事への出欠の伝達も，ウェブサイト上でワンクリックです。

算数が得意な富裕層の子どもと、家庭科が得意な低所得世帯の子ども

年収が高い群ほど、「勉強は得意」と思う児童の割合が高い。否定的な回答の割合は、貧困層で高い。グラフに乱れがない、きれいな傾向だ。家庭の経済資本や文化資本の差が反映されている。

④Aidemy Tech Blog

ポジショントークで申し訳ないのですがAidemyのブログです(Aidemyブログのコンテンツは「ザ　彼女いない系童貞臭」がするネタ記事が多い模様。)(ひとのこと偉そうに言えない)

花火大会におけるTwitter民の感情分析

2017年7月29日に行われた2017年度隅田川花火大会． 7月27日午前9時から花火大会翌日の30日午前9時までの隅田川花火大会に関するツイートの時系列での感情分析結果はこんな感じでした．

メンヘラ炸裂!? 西野カナの歌詞から感情の時系列データを抽出してみた

「会いたくて 会いたくて」を初め、女性に圧倒的人気を誇る西野カナさん。よくメンヘラの代名詞とも言われる彼女の曲を可視化してみたら面白いんじゃないかな?ということでやってみました。

Pythonで国会議事録から、話題の政治ワードを抽出してみた

ああああ

今回はPythonの得意分野である自然言語処理（コンピュータに人間の言語を処理させる学問）スクレイピング（ネット上からデータを収集する行為）を行い、ネット上の国会議事録データから会議内の頻出単語を抽出するプログラミングを実装してみたいと思います。

⑤Review of My Life

実は「5選」とか書きながら3個ぐらいしか思いつかず、結局最後は自分のブログ記事になってしまったのは秘密。

【教育格差】データで見たら、人生は想像以上にただの課金ゲーだった話

このブログでは、今まで様々な教育データを分析して、地域格差、教員格差、通塾格差、学校間格差、大学格差を見てきました。そして、たった一つの真実に気づいてしまったのです。人生はただの課金ゲーであり、そしてほとんどの人が課金ゲーだと知らない不平等なクソゲーだということを。

COBOLで転職活動したらどうなりますのん? COBOLer転職市場を分析してみた

どうも、新卒エンジニアのDAIです。ここ最近、趣味で2chのひろゆきさんの番組を見ていたのですが、COBOLという言語に興味を持ちまして。気になって調べてみたところですね、

メルカリの出品データをマイニングして、適正価格を分析してみた

このデータを使えば、ルンバの最高値、最安値がわかります。また、ヒストグラムを描けば、ルンバの相場もかなり視覚的に可視化することができます。人がルンバに代替いくらまでならお金をかけるのかがわかります。

ぶっちゃけ、日本で廃れているプログラミング言語ってなんなの？

海外と日本の言語事情は異なることも予想されます。実際に日本人に注目されている言語の注目度を分析してみようと思います。

最後に

おすすめのデータ分析ブログでした～。ではでは！