BRFSSとは、Behavioural Risk Factor Surveillance System（行動危険因子サーベイランスシステム）の略です。BRFSSの目的は、米国に住む非入院の成人（18歳以上）の行動危険因子を評価することにあります。これらの健康情報を収集するために、米国内の50の州が、世帯から無作為に成人を抽出して電話による調査を実施しています。
GridDBとPythonを使った時系列解析
このチュートリアルでは、Pythonを使ってGridDBに格納された時系列データを解析する方法を説明します。チュートリアルの概要は以下の通りです。 1. SQLとPandasを使ってデータセットを読み込む 2. NULLや欠損値などに対応するためにデータの前処理を行う 3. データに対する分類を構築する
Python Pandas, Plotly, GridDBによる株式市場分析
株式市場は気まぐれで、よく変化します。人間は歴史の中で雄牛を飼い慣らそうとしてきたが、決して成功しなかった。株式市場の予測が難しいのは、あまりにも多くの要因が絡み合っているからであり、そのような分散を考慮したモデルを作成することはほとんど不可能です。しかし、近年の機械学習やコンピューティングの進歩により、機械が大量のデータを処理できるようになりました。これにより、過去の証券取引所のデータを利用し、トレンドを分析することができるようになります。この記事では、pythonとGridDBを活用して、Googleの過去1年間の株価データを分析します。
GridDBによるTwitter感情分析 – Part 1
特定のトピックに対するユーザーの意見を追跡するために、日々生成される膨大なテキストデータにおける感情を把握する必要が生じることがあります。また、特定の地域の感情の値を可視化することで、企業の意思決定に役立てることができます。このブログでは、ツイートデータセットをGridDBにロードし、データセットの感情の分析を行い、matplotlibを使って可視化する方法を紹介します。