質問編集履歴
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@@ -30,7 +30,7 @@
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```python3
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-
# df = pd.read_csv('analyse.txt
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+
# df = pd.read_csv('analyse.txt', index_col=0)
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```
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@@ -25,6 +25,14 @@
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**データは実際にgit cloneしてみる生データの方が、見やすいかと思います！**
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**__下記のコードでdataframeにして確認してください__**
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+
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+
```python3
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+
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+
# df = pd.read_csv('analyse.txtxt', index_col=0)
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+
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+
```
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見やすく変更しました！
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@@ -4,13 +4,15 @@
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データが必要な方は、git cloneお願いします
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+
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-
https://github.com/kouhei-github/txt_data.git
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git clone https://github.com/kouhei-github/txt_data.git
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+
最後に質問をまとめていますので、1点でもわかる方お答え頂きたいです。
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-
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-
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+
またデータから気付いた点や、自分なりに分析してみた等の意見もあればお願い致します。
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@@ -19,6 +21,10 @@
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現在、データ解析の勉強のために、あるサイトの検索順位のアルゴリズムを解析しています。
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下記にデータを示します。
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+
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+
**データは実際にgit cloneしてみる生データの方が、見やすいかと思います！**
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@@ -122,7 +128,7 @@
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また見やすくするために累積寄与率をグラフにすると、下記になります。
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-
]
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+
]
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@@ -66,7 +66,7 @@
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-
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+
**__データを正規化し、自分なりに必要なデータに絞った__**のが下記で、
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@@ -88,9 +88,9 @@
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-
このデータ
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+
このデータを、主成分分析(PCA)をかけ,
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-
第一主成分と第二主成分をplotして、firstpageで散布図を作成すると
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+
__**第一主成分と第二主成分をplotして、firstpageで散布図を作成**__すると
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@@ -98,7 +98,7 @@
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私の解釈として、第一主成分はfirstpage(1page目になれるかどうか)を表していると考えています。
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-
ここでの散布図の分かれ目の0.4とは何を表しているのでしょうか？
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+
__**ここでの散布図の分かれ目の0.4とは何を表しているのでしょうか？**__
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@@ -148,13 +148,13 @@
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-
1, PC1(第一主成分), PC2(第二主成分)でfirstpageの散布図を示した図の、分かれ目の0.4とは何を表しているのでしょうか？
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+
**__1, PC1(第一主成分), PC2(第二主成分)でfirstpageの散布図を示した図の、分かれ目の0.4とは何を表しているのでしょうか？__**
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-
2, 皆さんの解釈で第二主成分は何を表していると思いますか？
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+
**__2, 皆さんの解釈で第二主成分は何を表していると思いますか？__**
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-
3, この主成分分析はあっているのでしょうか？
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+
**__3, この主成分分析はあっているのでしょうか？__**
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4, 最後のグラフの数字(PC1だと-1.0~0.0)は何を示しているのでしょうか？
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+
**__4, 最後のグラフの数字(PC1だと-1.0~0.0)は何を示しているのでしょうか？__**
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