head () # ()の中が何もなければ最初の5行、数字いれればその行数分を上から見れる 各列のデータ数や平均、標準偏差、最小値、中央値、最高値とかを見たいときは、 単純にデータの行列のサイズを見たいときは、 カラム名を変える カラム名が気に入らないときは、 df = df. rename ( columns = { '変更前カラム名1': '変更後カラム名1', '変更前カラム名2': '変更後カラム名2'}) 欠損データがどれくらいあるか調べる 欠損データをなんとかする 欠損データを消す場合は、 df = df. dropna () # 1つでもNaNが含まれる行が削除される あるカラムに欠損データがあって、その行を消す場合は、 df = df. dropna ( subset = [ 'カラム名']) # 指定したカラム名にNaNが含まれる行が削除される 欠損データに列ごとに平均値、中央値、最頻値を入れたいときは、 # 平均値を入れたいときは df = df. fillna ( df. mean ()) # 中央値を入れたいときは df = df. median ()) # 最頻値を入れたいときは df = df. mode (). iloc [ 0]) 欠損データに前後の値から推測してデータを入れたいときは、 # 列方向に推測したデータを入れたいときは df = df. interpolate () # 行方向に推測したデータを入れたいときは df = df. interpolate ( axis = 1) 欠損データに同列の前後の値を入れたいときは、 # 前の値を入れたいときは df = df. fillna ( method = 'ffill') # 後の値を入れたいときは df = df. fillna ( method = 'bfill') 欠損データに特定のデータを入れる場合は、 df = df. fillna ( 入れたい値) 列によって欠損データに入れたい値が異なるときは、 df = df. fillna ({ 'カラム名1': 入れたい値, 'カラム名2': 入れたい値, 'カラム名3': 入れたい値}) 新しい列を追加する たとえば、 Sex カラムの「male」「female」のデータをもとに、「0」「1」データの Male カラムを作りたいときは df [ 'Male'] = df [ 'Sex'].
こんにちは。Twitterにパワポで作ったしょうもない作品を上げまくっているパワポ芸人のトヨマネと申します。 よく質問をいただくので、今日は僕が好きな本をまとめてみようと思います。 0. 読書の仕方について まず、読書をするにあたって僕が気を付けている2つのポイントについて書いておきます。 新しい知識やスキルはインプットではなくアウトプットで身に付くものです。読んでハイ終わりではなく、友人や家族に内容や感想をどんどんシェアしてみましょう! 「 どういうところがおもしろかったの? 」という質問に答えられないなら、その本を読んでいないのと一緒です。 ※ただしビジネス書に限る ビジネス書は、後で「どの辺りがおもしろかった?」と質問されたらどう答えるかを考えながら読むと良いと思う。 逆に言うと、「◯◯読んだよ。おもしろかった」と言う人に「へ〜、どの辺りが?」と聞くと答えに詰まってしまうことが多い。おもしろさを説明できないのは、読んでいないのとほぼ同じ — トヨマネ|パワポ芸人 (@toyomane) December 8, 2020 僕は会社に入ってから読んだ本のタイトルと著者、着手日/読了日、感想、おすすめ度を全てスプレッドシートに記録しています。 こんな感じです。(微妙に個人情報を含むのでまるっと公開はしません…すみません) このように記録しておくと、後で誰かに本を勧めたり、自分が積み上げてきたことを振り返ったりするときにメチャクチャ便利です。本に限らず、 自分がやったことを記録するのはマジでサイコー なのでぜひ。 2021年、心機一転して新しいことを始めようとしているそこのあなた。それ、記録しましょう!記録はサイコーです!Let's記録!! — トヨマネ|パワポ芸人 (@toyomane) January 1, 2021 ちなみに2020年は計41冊の本を読みました。 ちなみに僕は会社に入ってから読んだ全ての本の感想とおすすめ度を全て記録しているので、こういうグラフが作れます。 緊急事態宣言と共に訪れた春の読書ブームと、反動で完全に飽きた夏の停滞期がはっきりと読み取れますね(だから何だという話ではある) — トヨマネ|パワポ芸人 (@toyomane) January 1, 2021 で、今日はこのスプレッドシートの中からおすすめ度が星5のものをいくつか紹介してみようと思います。 1.
近接:近くにあるものほど同じグループと捉える 2. 類似:類似の色、形状、サイズ、向きを同じグループと捉える 3. 囲み:一緒に囲まれているものを同じグループと捉える 4. 閉合:頭の中にある構造にあてはめ差を埋める 5. 連続性:自然な形を追求し、連続性を作り出す 6. 接続:線など繋げられると同じグループと捉える。囲みの方が強い ・斜め線や文章、90度回転の文章は読む速度が1. 5〜3倍遅くなるので避ける ・ページの余白は埋めず残す方が伝わる ▼第4章 相手の注意をひきつける ・視覚や記憶の無意識的視覚情報を使って注意を惹きつける ・ ・色とサイズ、配置で強調させるのが一般的。 ・色は使いすぎず濃淡で表す ・人はZ型にジグザグに資料を見るので重要なメッセージは左上に置く ▼第5章 デザイナーのように考える ・視覚アフォーダンス(行為の可能性・意味)を利用して相手に情報をどのように扱えば良いのか示す ・前章の無意識的視覚情報(太文字、大文字、書体、色、サイズ)を利用する ・不要な情報は削除し必要以上にに複雑にしない ・付け加えるものがなくなった時ではなく、削除するものがなくなった時に完璧となる ・パワポのタイトルには提案や知らせたいことを書く ・必要な場合はグラフにコメントをうまく入れる ▼第6章 モデルケースを分解する ・割愛 ▼第7章 ストーリーを伝える ・ストーリーには始まり(設定)、中間(ひねり)、終わり(アクションへの呼びかけ)が必要 ・ストーリーを構築する上でナレーションは必要。資料はシンプルに、残りはナレーションで補足する ・ストーリーが明確か確認するには 1. 水平ロジック:各スライドのタイトルを読んで伝えたいストーリーがわかるか 2. 垂直ロジック:スライド上の全ての情報がタイトルを強化するものか 3. 逆ストーリーボード:各ページの主なポイントを書き出す、それがどこの順番に配置すれば良いか構造を整える 4. 第3の目:出来上がった資料は第三者に見てもらいどこに注目がいき、何を重要だと思ったか確認する ▼第8章 さあ、全体をまとめよう ・これまでのレッスンを振り返ってみましょう 0. 元のデータ 1. コンテキストを理解する 2. 効果的な表現を選択する 3. 不要な要素を取り除く 4. 相手の注意を惹きつける 5. デザイナーのように考える 6.
Data Insight Inc. 2021年04月28日 地図マーケティングサービス、ビジネス支援ツール等を提供するData Insight Inc. (本社:東京都渋谷区、CEO:中西義樹) は、Microsoft社公認 (※1) のPowerPoint資料作成効率化ツール "Benrie(TM) (ベンリー) " のプレミアム版サービスを、2021年5月17日(月) (予定) に提供開始いたします。 Benrieプレミアム版を新たに提供開始 2021年3月30日 (火) にリリースしたPowerPoint拡張ツールBenrieは、たくさんの方にご愛用いただいており、さらに便利なオリジナル機能を搭載したプレミアム版 (有料) を新たに2021年5月17日(月) (予定) に提供開始いたします。 プレミアム版では、外資コンサルの声を反映させた、さらに便利なオリジナル機能をご利用いただけます。 サービス詳細はこちら プレミアム版機能 (一部) 1. MyアイコンとMyスライドテンプレートの登録・挿入 ・よく使うアイコンなど資料作成におけるパーツを登録でき、いつでも簡単挿入 ・よく使うスライドテンプレートを登録でき、いつでも簡単挿入 2. カラーパレットの編集とスライド上で使われている色の自動抽出 ・ご自身の好みや用途に合わせてカラーパレットを自由にカスタマイズ ・スライド上の色を読み込んで自動でカラーパレットに表示 3.
こんにちはnoobです! 上司に資料作成とか文書作成で注意を受けたので、しばらくは資料作成系の勉強します笑 ▼第1章 コンテキストを理解する ・いきなり資料を作るのではなく文脈、背景を理解する ・分析には探索的分析と説明的分析があるがプレゼンは説明的分析を行うこと。探索的分析は全てを説明しようとする愚かな行為 ・全ての人のニーズを満たそうとせず特定の相手に向けた資料にすること ・誰に向けて、なにを知ってもらい行動してもらいたいのか、どのように説明するのかをまとめる 具体例: 誰に:予算を承認する予算委員会に 何を:前回のプログラムは成功で継続するための予算を承認してもらう どのように:プログラム前後のアンケート結果を使って成功を示す ・先に簡潔に述べるために3分ストーリーとビックアイデア(簡潔な1分)を考えておくと無駄な作業、繰り返しを防げる ▼第2章 相手に伝わりやすい表現を選ぶ 伝えたい情報を視覚的に伝えることができるのは12個の表現に集約される 1. 1つか2つを伝えたいときは単純なテキスト表現 2. 表は読むもの。異なる興味を持った人が見るときに適している。プレゼンには向かない。 罫線などは出来るだけ最小にすると見やすい 3. ヒートマップは相対的な重要さを表現する。詳細情報と視覚的な図の組み合わせ 4. 2つの関係性を示すときは散布図 5. 連続したデータを表現するときは線グラフ 6. 2つの期間に起きた様々な増減を表現したいときはスロープグラフ 7. 差を比較するときは棒グラフ。基準線は必ず0から始めること 8. 縦棒グラフは白スペースでグループ分けされる。また、系列の順番は比較したいものを意識して並べる 9. 積み上げ棒グラフは1番下以外比較は困難なので注意 10. 1度に一つのものを見せたり、スタートから最終地点までの増減を見せるにはウォーターフォールグラフ 11. 読みやすいのは横棒グラフ。カテゴリ名が長い時にも有効 12. 構成要素を示す場合は積み上げ横棒グラフ おまけ. 大きく異なる数値を表現するときは面積グラフ。あまり使わないが ・円グラフ、ドーナツグラフ、3Dはメッセージが伝わらないので使わない ・第2縦軸は相手に考えさせるので使わないほうが良い。代わりに下記方法で見せる ▼第3章 不必要な要素を取り除く ・要素を加えるごとに相手へ認知的負荷を与える ・クラター(ごちゃごちゃ)と伝えたい情報を識別するためにゲシュタルトの法則を覚えておく ・ゲシュタルトの法則は近接、類似、囲み、閉合、連続性、接続の6つがある 1.
スマホ脳 皆さん、普段スマホ使ってますか? きっと日々使いまくっていることでしょう。しかし実は私たちは、 スマホを「使っている」のではなく、スマホに「操られている」のかも… そんな気持ちにさせてくれる名著です。 スウェーデン生まれの精神科医である著者は、「20万年続く人類の長い歴史から見れば、人類が科学技術と共に生きているのはほんのわずかな時間である。 人間の脳は未だに狩猟採集社会に適応しており、スマホをはじめとしたデジタル機器に適応できていない 」と警鐘を鳴らします。 ついついスマホに手が伸びてしまう、横に置いてあると仕事や勉強に集中できない…数々の身に覚えのある記述に、だんだんと恐ろしい気持ちにさえなってきます。 最近「能動的コンテンツ消費」じゃなくて「受動的コンテンツ消費」をしている人が増えてきている気がする。 — トヨマネ|パワポ芸人 (@toyomane) May 31, 2021 この本を読んだ僕は、とりあえず Amazonで目覚まし時計をポチりました。 なぜか?その理由はぜひ本を読んで確かめてみてください。 ひとまず現時点での僕のおすすめ本は以上です。また良書に巡り合えたら、少しずつこちらに追記していこうと思っています。 すてきな読書ライフを!
おつかれさまです。 必要に迫られており、クソ焦って勉強した。 とりあえずWEB上でカンニングできるように、1番素人がしっくりきそうなデータ分析手順のカンニングシートをQiitaにアップ。 必要なライブラリのインストール # pandasはデータの取扱系ライブラリ import pandas as pd # とくにDataFrameはよく使うので、個別importしておく from pandas import DataFrame # numpyは行列計算系ライブラリ import numpy as np # matplotlibとseabornはグラフ系ライブラリ import as plt import seaborn as sns # Jupyter Notebookを使う想定なのでブラウザ上にグラフ表示できるように設定%matplotlib inline データの取り込み CSVファイルで取り込む場合は、 実行しているipynbファイルと同じディレクトリにCSVファイルおいた状態で、 df = pd. read_csv ( 'CSVファイル名', header = None) # `header=None`を指定せず`ad_csv('CSVファイル名')`とした場合は1行目が自動的にカラム名として挿入される Excelファイルで取り込む場合は、 実行しているipynbファイルと同じディレクトリにExcelファイルおいた状態で、 df = pd. read_excel ( 'Excelファイル名', sheetname = 'シート名', header = None) # `header=None`を指定せず`ad_excel('Excelファイル名', sheetname='シート名')`とした場合は1行目が自動的にカラム名として挿入される コピペで取り込む場合は、 コピーした状態で、 df = pd. read_clipboard ( header = None) # `header=None`を指定せず`ad_clipboard()`とした場合は1行目が自動的にカラム名として挿入される とりあえず、今回のサンプルデータは、 の と仮定してすすめてきまーす。 Kaggleで有名なタイタニックでどんな人が生還したかのデータです! データを眺める 実際のデータを見たいときは、 df.
8 微妙なラインですね(笑) 感想を読んでみると ・王道なストーリーだけど、面白い ・とにかく気楽に楽しめる ・Googleの社屋凄すぎ! ・冒頭が面白い という声がある一方 ・王道過ぎて、序盤でエンドが見える ・意外性なし ・ご都合主義 ・おっさん二人、特に何もしてなくね? ・冒頭面白かったけど、その後は普通の展開すぎ などなど。 なるほど~~~~~ もはや今の時代 如何に 王道展開を崩すか これが大事なんですね。 そうだよなーー ベタ崩し この令和の物語に求められる キーワードですね。 私もこれを意識して物語を シナリオコンテストに応募していくのみ! 頑張る、、!! ・冒頭40分面白かったです。 君の名は。の冒頭ぐらいの疾走感はありましたね Googleの社屋がとにかくすごい。 ・中年おっさん二人の友情、良い! ・チームメイトの冴えない大学生たちも キャラがたってます(ちょっとベタですが) 著作権の関係もあるので 画像貼れないのですが 冒頭が私的にすごい好きだったので 雰囲気だけでも分かるように抜粋してみました。 もうこんな 日本人にとっては 苦行以外の何物でもない 辛すぎる課題を いきなり与えられるんですよ(笑) これを想像するだけで お腹痛いわ(笑) 欧米人たちはどうすんのかなー?? 結果↓ この字幕だけで 面白すぎるでしょ(笑) このチームになってーとか 二人組作ってーとか 今思えば その与えるストレスや 悩んでる時間が惜しいから そっちではよ決めてくれや! って思うわ(笑)
Data Insight Inc. 地図マーケティングサービス、ビジネス支援ツール等を提供するData Insight Inc. (本社:東京都渋谷区、CEO:中西義樹) は、Microsoft社公認(※Benrieアドイン)のPowerPoint資料作成効率化ツール "Benrie(TM)(ベンリー)" の正式版サービスを、2021年3月30日 (火) にリリースしました。 Benrie無料版をPCにインストールすることで、誰でも、PowerPointを使った資料作成ワークを外資コンサルタントのように進めることができ、仕事力が大幅に向上します。 Benrieの基本機能はすべて無料で利用できます(法人向けカスタマイズプランは除く)。 1.リモートワークの強い味方に! ・画面を共有しながらその場ですぐスライドを作成可能 ・共同作業者向けのコミュニケーション機能が充実(付箋でコメントを付加できる、Slackでスライドを送信できる等) 2.生産性向上により残業時間削減が可能に! ・スライド作成にかける作業時間が50%短縮(※1) 3.新社会人でもパワポがすぐ使いこなせるように!
ストーリーを語る ▼第9章 ケーススタディ 1. 濃い背景色を使う場合 伝えたい情報には基準色によりコントラストの強い色を使いましょう 2. アニメーションの活用 一つのグラフで長く説明する場合に飽きさせずに聞いてもらうためにアニメーションを使います。 3. ロジカルなデータの並べ方 複雑なグラフを並べた時伝えたいことをうまく強調しましょう 4. スパゲッティグラフの回避方法 ・線グラフが複雑に絡まるスパゲッティグラフは最悪なので回避しましょう a)一度に一つだけの線を強調する b)縦に分ける c)横に分ける d)強調と分割の複合 以上です! グルフ作成って簡単にできますが意外とおくが深いですね 上司に怒られた理由が少しわかりました! それではまた