<BIツールデータ活用100本ノック> ノック36 : 最終注文日からの経過日数と購入頻度の関係性を見てみよう 本日2本目のノック！！ 対象が2つのメジャーであり、その関係性を可視化したい時は「散布図」が有効です👍 #1日1Tableau #Tableau pic.twitter.com/0BTNNjacEt

PDは一度すべての特徴量を一緒に使って学習させたモデルを通して見ているので、着目している特徴量と目的変数の間の関係に他の特徴量の影響が取り込まれている。なので、単にデータの散布図から個々の特徴量について目的変数との関係を見るのとは全然違う。実務で試してみる価値大いにあり。

大量のデータのWebパフォーマンス分析しないといけなくて何がオススメなんだろ。 Kibanaの有用な事例か、こういう目線のグラフ作るといいよとか加工するといいよがあんまり探しても無い とりあえずApache Echartsで応答時間の散布図グラフ作ってるけどめんどくさい😂

散布図は 2種類のデータの関係性を表すことを目的として用いる

散布図とは 二次元データの値を縦軸と横軸の座標値としてプロットした図 ここでいうプロットとは打点することをいいます

元々、総合職上がりの管理職困るんだよね😢 データ分析部署の課長で散布図もわからないとか勘弁してくれ…

数理統計の課題で与えられた2つのデータの片方に１個だけ他の10倍くらい大きいデータがあるせいで散布図すごく歪むし、相関係数も小さくなる

私が、総務省のデータとR stdioで吐き出した散布図。 青森県は、大卒の就職者が地元に多い。 これは、大学卒の方が、地元に残るか、Uターンしていることを表し、空き家率は、全国の中央値。 若い人は、いないかもだけど実力をつけて地元に戻ってくる人がいるから、空き家、空き店舗も埋まっているのか pic.twitter.com/7Zn5v8qX95

「データ解析状況」ページのCOIASで取得した仮符号天体の軌道情報を俯瞰できる散布図に、ドラッグ操作により指定した任意範囲を切り出すことができる機能を追加しました。 グラフを好きな範囲で見たい場合にぜひお使いください! #COIAS pic.twitter.com/5UvLEMpDln

回帰分析とは 回帰直線(散布図内の点が多く集まっているところに引いた直線)を使って、過去のデータがどのような原因によって引き起こされているのか分析し、将来を予測する手法です。 相関関係があれば、将来も高い確率でその相関関係が当てはまるだろうと予測できます。

散布図とは 2種類のデータの関係性を表す図です。 散布図を使うと、2つのデータの間にどのような関係性があるか(相関関係)を確認できます。

はてなブログに投稿しました Python 散布図にて象限別に色分けする。またグラフ上にデータ点名を表記する。 - PythonとVBAで世の中を便利にする hk29.hatenablog.jp/entry/2024/04/… #はてなブログ

返信先:@Sugi_hiro85左ですね 右は誤差範囲付きの散布図っぽいような... データもらえたら作ります

散布図で同じ場所に複数のデータがあるときに色を変えたりサイズを変えたりしてわかりやすくしたいんだよな おそらく同じデータの組の個数をカウントして個数別に別の系列として散布図に突っ込めばできるんだろうが

返信先:@nob_ta7ka他5人相関係数って自分で出した事あります？ 散布図で近似曲線を求めるんですよ。 今回時間が経てば感染率が上がる、という仮定。横軸に接種後の経過時間、これはデータが無いので仮に各回接種開始からの日数をとる。縦軸は感染率をとる。 相関するだろ。テーブル時点で分かる。 Excel打ち込みはしないよ

「このグラフからは他にも面白いことがわかる。この散布図の左上にある３つの点は東京の都心３区（千代田区・中央区・港区）のデータであり、これら３区の出生率は全国平均（1.33）を上回るか、遜色のない水準となっている（千代田区（1.32）、中央区（1.43）、港区（1.34）」 pic.twitter.com/LcuqeMMJx9

「ハンキングラフ」とは ●時系列データを、何の躊躇もなく気に入った形で散布図の軸に設定 ●R²・相関係数の計算しただけで「分析（わら」が終わる ●「R²・相関係数が高ければ、因果関係は示さなくてよい」という座右の銘あり ●もちろん気に入らない散布図には「因果関係が逆」とツッコんでよい

上記の新機能で、データを前処理した主要国の経済データです(Kaggleから取得) 1枚目：失業率 2枚目：金利 3枚目：消費者の経済への楽観度 とりあえず、サクッと、マルチ散布図を描画。 金利・・・判例を見なくても、日本が何色か、すぐに分かる😂 3枚目も、案外、興味深いかな🤔 pic.twitter.com/miaoWl4Prd

データ羅列用のデータシートに測定したデータを無規則に入力している時は傾向なんてわからないけれど、その後ソートしたり散布図作ったりして傾向が浮かびあがってきた瞬間が分析してて最も楽しいことの一つ

【暇つぶし】 消滅可能性が話題らしいので、我輩の秘蔵データより、 2022年衆院選挙での全国市区町村における自民党の得票率と、社人研の人口推計から、20～39歳の女性人口の2020⇒2050年の減少率の散布図。 ま、自民党を支持してると消滅するんじゃね？😱 なお他の政党については有料となります🙇😸 pic.twitter.com/b1aVIUJjMA

最近自宅出発時間と通学所要時間のデータから散布図作って遅れず好きな席に座れる最適な時間を求めようとしたけど 2つのデータに相関性なさすぎて断念した

【4月23日の数学学習】 ・Looker Studioテキスト通読、データ集計35分 ・統計学のための数学教室15分 合計で50分。テキストを移動中に読み、スプレッドシートとLSを連携して複合グラフと散布図を作成しました。 木曜日以降も業務の合間にダッシュボード作りのため試行錯誤します。 #統計学

データリテラシー、本当大事。 昔ある散布図を偉い人に見せたら 「鳥が羽ばたいているみたいだね」とか言われて唖然とした。 #散布図 #データリテラシー #データサイエンス #データアート

散布図は 2種類のデータの関係性を表すことを目的として用いる

【ggplot2】limitsで指定した描画範囲外データの扱い(散布図と棒グラフ) qiita.com/takato_oyama/i… #Qiita

散布図とは 二次元データの値を縦軸と横軸の座標値としてプロットした図 ここでいうプロットとは打点することをいいます

データ分析×ビジュアル表現トレーニング1.6 東京都の平均不動産価格と65歳以上の人口割合の関係を散布図で表現してみました。65歳以上の人口の割合が上がるにつれて、取引価格は下がり、取引数自体も少なくなる傾向になることが分かります😀 #朝活 #1日1Tableau pic.twitter.com/fonSIJL4CE

「データ解析状況」ページに、COIASで取得した仮符号天体の軌道要素を俯瞰的に確認できる散布図を実装しました。 横軸は軌道長半径、縦軸は3つから選べます。 各点にカーソルを合わせるとその天体の軌道情報の詳細を確認できます。 またスクロール・グラブ操作でグラフの範囲を変更できます。 #COIAS pic.twitter.com/S4O1kLh20a

【スウォームプロット+箱ひげ図】 スウォームプロットってみんな知ってる？ データを直線状にプロットした散布図のことで分布を把握できるよ🤔 箱ひげ図と併用すればかなり詳細にデータの分布を掴めるね👍 pic.twitter.com/4FdykIjYHD

返信先:@haxose1近年はコンピューターの質も上がって、画像処理も簡単にできるので、人が処理しやすいグラフ(例えば散布図)等で、よりデータを捨てずに傾向を見ることも増えていますし、そうなっていく方が良いと思いますね。 (それはそれで勿論色々課題はあるけど)

返信先:@haxose1素晴らしい観点ですね！ 外れ値に引っ張られて相関係数が高く出る場合があります。 lactivator.net/2020/06/05/cor… 相関係数0.5の元ネタは研究結果なのでここまでの外れ値は除かれてると信じますが、やはり基本としてはどうなってるか実際のデータの散布図で様子を見たい所ですね。 pic.twitter.com/zip0GZUJ1u

回帰分析とは 回帰直線(散布図内の点が多く集まっているところに引いた直線)を使って、過去のデータがどのような原因によって引き起こされているのか分析し、将来を予測する手法です。 相関関係があれば、将来も高い確率でその相関関係が当てはまるだろうと予測できます。

散布図とは 2種類のデータの関係性を表す図です。 散布図を使うと、2つのデータの間にどのような関係性があるか(相関関係)を確認できます。

厳しい。分析手法が ●2軸の散布図にR²を表示させただけ ●時系列データを、単純に時系列で並べただけ これしかないっぽい。 でるところにでたら門前払い必至。 ついったXレスバにしか使い道がない。厳しい。

DWHの性能を活かした数千万行クラスの集計やAutoMLを使った機械学習も楽しいですが、20行くらいのExcelデータから散布図をたくさん描いてじっくり眺めるのもまたいいですよね…🤣

統計量にはミスリードの危険性に見合うだけのデータ要約メリットがないという私見を持ってるので、論文ではなるべく平均値を並べた棒グラフや折れ線グラフを使わずにスワームや散布図を使って生データが見えるようにしてる。

どこががやねん 散布(良ければ一時的な模倣？) 散布図とはITで何ですか？ 概要 散布図（scatter diagram）とは、一つのデータが複数の量や特性の組として表される場合に、二つの値の間の関係を明らかにするために作成される図。

返信先:@knightma310これグラフとして不適切だよね。 俺のデータのハマるところがない。 縦IQ、横リベラル度、なら散布図とかにすべきじゃないの？ 作った人は頭良くないよ。

マッピングは、定量データなら散布図だからグラフ（chart）の一種とも言えそうで、定性的な4象限の分類なら2×2マトリックスにも近い。フローとサイクルが元に戻るかどうかの違いなら、スパイラルアップのような複合もありそう。コリレーションには、（ノードとエッジがある方の）graphが含まれるかも。