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2019年08月の記事

全43件 (43件中 1-43件目)

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▼「とくダネ！」で紹介された小惑星「2019 OU1」が通り過ぎましたが、大きさの推定値は「76m~170m」に修正されています

　８月21日放送のフジテレビ「とくダネ！」で、地球に接近する小惑星の脅威についての話題が紹介されていて、その中で、「直径160ｍ」の小惑星「2019 OU1」が、8月末に地球に最接近するという話がありました。　通り過ぎた後で、NASAのNEOのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）で確認すると、推定サイズが事前の予測から変更になっていました。　事前の推定値は「73m~160m」でしたが、通過後の推定値は「76m~170ｍ」となっています。　「2019 OU1」は、8月28日に2.67LD（Lunar Distance)くらいまで地球に接近したとされていますが、その距離まで接近しても、大きさの推定値にはかなりの幅があります。小惑星の観測が難しいことがわかります。▼更新されたNEOのデータ☆関連記事▼８月21日放送のフジテレビ「とくダネ！」で「直径160ｍの小惑星が今月末に最接近」という話題がありましたが、地球にはあまり接近しないようです▼地球に接近したNEOの日別の個数をMicrosoft Power BIで表示してみました▼【平均値の差の検定をしてみました】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.31

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▼楽天市場のランキング上位の「zootie：エアパンツ」の商品レビューをテキストマイニングしてみました：「ファッションジャンル商品対応版のRコード」でスクレイピング

　楽天市場ランキング上位のレディース・ボトムス、「zootie：エアパンツ」の商品レビューの分析をしました。レビュー数は、17,000件を超えていますが、今回はスクレイピング可能な1500件のうち510件のレビューデータを取得しました。　「購入した回数」では、「リピート」というレビューが189件となっていて、「はじめて」よりも多くなっています。　【5h限定☆クーポンで250円OFF！】【特別送料無料！】驚くほど軽く伸びるレギンスパンツ S/M/L/LL/3L 軽い穿き心地レディースボトムススキニー大きいサイズ軽い【メール便可22】◆zootie（ズーティー）：エアパンツ価格：1999円（税別、送料別)(2019/8/30時点)楽天で購入カラーバリエーションがとても豊富▼レビューの日付の分布　レビューの日付の分布を見ると、公開されているレビューは、過去２年間のものであることがわかります。春、夏、秋のレビューが多いようなので、春、夏、秋に向いているパンツであることがうかがえます。▼レビュー件数の月別推移▼性・年代別、性別、年代別にみたレビュー件数＜スクレイピングしたレビューデータの確認＞　スクレイピングデータでも、全体のデータと同様に30代~40代がユーザーの中心になっています。▼「購入した回数」別のレビュー件数：「リピート」の方がやや多くなっています▼「購入した回数」が「はじめて」のレビューの「見出し」▼「購入した回数」が「リピート」のレビューの「見出し」　以下は、「ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析」▼「購入した回数」が「リピート」（n=189）のレビュー中の単語によるワードクラウド▼「購入した回数」が「リピート」のレビューでの単語の出現頻度　名詞で「デニム」「ブラック」といった単語の出現頻度が高いのは、「リピート」で購入した商品のことのようです。　動詞では、「伸びる」の出現頻度が高くなっています。　形容詞で出現頻度が高い「やすい」は、「はきやすい」「うごきやすい」などの一部のようです。▼「購入した回数」が「リピート」のレビューの単語の共起分析　単語の共起分析では、「履く（はく）」と「やすい」、「動く」と「やすい」、「心地」と「良い」、「ストレッチ」と「きく」、「違う」と「色」と「欲しい」などの共起関係が見られます。▼「購入した回数」が「リピート」のレビューの単語の２次元マップ▼「購入した回数」が「リピート」のレビューの単語の「係り受け分析」▼「購入した回数」が「リピート」のレビューの単語の階層クラスター分析　「心地」「よい」といった単語と、「生地」「ストレッチ」といった単語が近い関係にあることがわかります。　今回、商品レビューを分析したパンツでは、色違いを複数そろえている人も見られました。「リピート」が多いということは、この商品に対する利用者の満足度の高さを示していると思います。--------------------------------------------------------------▼「利用者サイズ」の項目のあるレビューが含まれていたので、Rコードの変更が必要でした　「ファッション」ジャンルの商品のスクレイピングは、今回が初めてですが、以前のレビューには、「利用者サイズ」という項目がありました。そこで、「利用者サイズ」の項目を設けて、コードを変更しています。　いずれ、古いレビューは表示されなくなるはずなので、1500件以上のレビューがある場合は、この変更も不要になると思われます。　試行で書き出したcsvファイルには、＜U+00A0＞という文字列が見られました。これは、Unicodeの「ノーブレークスペース」だそうで、確かにページのソースにその文字列があったので、コードで削るようにしました。☆関連記事▼【再改訂版コード】：「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの再改訂版：グラフ作成コードなどを追加：「素焼きアーモンド」の商品レビューのデータを取得：意外と多い「はじめて」の購入▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです　Rグラフィックスクックブック ggplot2によるグラフ作成のレシピ集 [ ウィンストン・チャン ]価格：3672円（税込、送料無料) (2019/9/14時点)Rではじめるデータサイエンス [ Hadley Wickham ]価格：4320円（税込、送料無料) (2019/9/14時点)

2019.08.30

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▼かなり尖ったガジェット：サンワサプライのワンセグ９番組同時視聴チューナー

　９分割、６分割画面で地デジを視聴できる、サンワサプライの地デジチューナーの新製品「400-1SG006」が出ました。フルセグでも視聴できますが、録画機能はないようです。地デジチューナー地上デジタルチューナー地デジワンセグフルセグフルセグチューナー HDMI出力全番組1画面表示 9分割 6分割リモコン付属価格：89800円（税別、送料別)(2019/8/30時点)楽天で購入フルセグでも視聴できます地デジチューナー地上デジタルチューナー地デジワンセグフルセグフルセグチューナー HDMI出力全番組1画面表示 9分割 6分割リモコン付属価格：69800円（税別、送料別)(2019/12/17時点)楽天で購入セール中です　タイミングからすると、東京五輪需要を見込んでいるのかもしれません。　　ワンセグ全録機の「ガラポンTV」は、サンワサプライの地デジチューナーとは異なるタイプの「ネットワークチューナー」ですが、８番組同時視聴ができます。▼「ガラポンTV」でも、８番組同時視聴・録画が可能です：「ガラポンTV」のサイトから　ワンセグ８番組同時視聴は、ガラポンTVでできますが、あえてサンワサプライが新商品を投入した意図はやはりよくわかりません。ガラポンTVは、「全録」ができますが、サンワサプライの地デジチューナーには録画機能はありません。　さすがに、需要が限定的だと思われるのに、あえて商品化したということは、「尖った会社である」という企業メッセージのためなのかもしれません。　　

2019.08.30

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▼【再改訂版コード】：「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの再改訂版：グラフ作成コードなどを追加：「素焼きアーモンド」の商品レビューのデータを取得：意外と多い「はじめて」の購入

　前回の「▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました」のスクレイピングコードを再改訂しました。ついでに、いくつかの項目のグラフ作成コードを追加しています。▼レビューデータからのグラフ作成　せっかく、レビュー本文のテキスト以外のデータを取得しているので、レビュー内容以外の項目についても、グラフ化しておきたいと思いました。　スクレイピングした項目のグラフを作成しようとして、取り込んだテキストの空白の処理がうまくいっていないことがわかりました。例えば、「購入した回数」の項目で、「リピート」と「はじめて」の件数をグラフにしてみましたが、下図のように酷い状態であることがわかりました（涙）。　どうして、このような「空白」の個体差が生じるのでしょうか。恐らく、「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」を三つすべて回答している場合と、二つ回答、あるいは一つだけ回答という回答の項目数の差によるものではないかと思います。▼前回のコードでのスクレイピングでは、回答項目のテキストに残った「空白」が一定ではありませんでした　そこで、各項目のテキストを抽出する際に、「str_trim(., side = "both")」の処理を追加して、テキストの前後の空白を削除するようにしました。ついでに、「{if(length(.) == 0) NA else .}」も入れてみましたが、データフレームの表示では「NA」の表示は見られませんでした。空欄に見えますが、そこには「何か」が潜んでいるのでしょう。　　結局、うまくはたらかない「{if(length(.) == 0) NA else .}」は外しました。正規表現とかを的確に使うと何とか「NA」を入れることができるのかもしれませんが、今のところその方法がわかりません。　　その後、データをcsvファイルに保存し、そのcsvファイルを読み込む際に、「na.strings=c("","NA")」というオプションを設定してみると、何ということでしょう、これまで空欄だったところに「NA」が入りました。　「一度、データファイルを保存してから、オプション設定をして読み込む」ことによって空欄にNAが入りました。　そして、そのデータファイルで作成したのが下図のグラフです。　なお、今回のレビューデータ取得の対象としたのは、２万2千件を超えるレビュー数の、自然の館の「アーモンド」です。「for i文」のステップを4にして、取得上限の1500件のうちの375件のレビューデータを取得しました。　「購入した回数」別でレビュー件数を見ると、「はじめて」という人が、意外と多いのではないかと思います。＼エクストラNo.1／アーモンド無塩素焼き 1kg 送料無料素焼きアーモンド 1kg (500g×2袋) 無塩・有塩選べるタイプになりました♪価格：1780円（税別、送料別)(2019/8/29時点)楽天で購入▼「購入した回数」別でみたレビュー件数▼性別でみたレビュー件数▼年代別に見たレビュー件数　楽天市場の商品レビューは、定型データであるため、グラフ作成のRコードを一度作成しておけば、グラフ作成をほぼ自動化できます。　さらに、「R Markdown」を使って、レポートを作成すると、使いやすく、見やすい形にまとめられるようです。　【Rコード：20190829改訂版】：「商品の使いみち」などの項目の空白のクレンジング処理を追加しています。#--------------------------------------------------url_txt <- "https://review.rakuten.co.jp/item/・・・/"pages_num <- 3get_r_reviews <- NULLdf_reviews <- NULLfor(i in seq(1, pages_num, by = 4)) {　url <- paste0(url_txt,i,'.','1/')　page <- read_html(url) 　get_r_reviews <- page %>% 　　html_nodes ('.hreview') %>% 　　map_df(~list( name = html_nodes(.x, '.reviewer') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　　title = html_nodes(.x, '.summary') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　　stars = html_nodes(.x, '.value') %>% 　　　html_text() %>% 　　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　　date = html_nodes(.x, '.dtreviewed') %>% 　　　html_text() %>% 　　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　　reviews = html_nodes(.x, '.description') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) , 　　　helpful = html_nodes(.x, '.revEntryAnsNum') %>%　　　html_text(.,trim = FALSE) %>%　　　{if(length(.) == 0) NA else .} ,　　　age_sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件","") %>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") ,　　　sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件|.*代|以上","") %>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") ,　　　age = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿|.*件|男性|女性","") %>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") , 　　　posts = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., ".*代.*|購入者|レビュー投稿|件","") %>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") ,　　　usage1 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "商品を使う人.*|購入した回数.*|商品の使いみち:","") 　　　%>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") ,　　　usage2 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "商品の使いみち.*|購入した回数.*|商品を使う人:","") 　　　%>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") ,　　　usage3 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　　str_replace_all(., "商品の使いみち.*|商品を使う人.*|購入した回数:","") 　　　%>%　　　str_replace_all(., " ","") %>%　　　str_trim(., side = "both") 　　　　　　　))　df_reviews <- rbind(df_reviews, get_r_reviews) 　print(i) 　Sys.sleep(5)}view(df_reviews)write.csv(df_reviews,"rakuten_reviews.csv")df_r <- read.csv("rakuten_reviews.csv",header = TRUE, na.strings=c("","NA"))write.csv(df_r ,"rakuten_reviews.csv")view(df_r)#--------------------------------------------------＃レビュー件数の棒グラフ作成コード例ggplot(df_r, aes(x = sex)) + geom_bar(stat = 'count') + geom_text(aes(y = ..count.., label = ..count..),stat = 'count', vjust = 1.2, colour = "white", position = position_dodge(0.9),size = 8) + theme_bw(base_size = 14)＃「☆の数」の平均値の棒グラフ作成コード例ggplot(df_r, aes(x=sex, y=stars),label=y) + stat_summary(fun.y=mean,geom="bar") + stat_summary(aes(label=round(..y..,digit=1)),fun.y=mean, geom="text", vjust = 1.5, colour = "white", position = position_dodge(0.9),size = 8) + theme_bw(base_size = 12)#-------------------------------------------------※留意事項：スクレイピングのコードの１行目と２行目については、レビューデータを取得したい商品に対応した情報を記入する必要があります。※１行目の「url_txt」の右の”　”のところに、楽天市場の特定の商品の「みんなのレビュー」の一覧ページのURLを記入するのですが、末尾の「1.1/」や「2.1/」よりも前の部分のURLの「・・・/」までを記入します。「.」や「/」が過不足しないように注意する必要があります。　「for i」文の「i」がURLの末尾の「i.1/」のところに入る形です。この「i」の後ろに「.」と「1」と「/」を付け足しています。URLの末尾が「1.1/」「2.1/」「3.1/」「４.1/」「５.1/」と変化することで、無理やり、ページ送りをしています。※２行目の「pages_num <- 3のところですが、数字の「3」のところにレビューのページの最終ページの数字を調べて記入します。10ページ目が最終ページであれば「10」を記入して「pages_num <- 10」とします。　なお、公開されているページの上限は「100」のようです。20,000件を超えるレビューがある商品でも100ページまでしか表示されません。※必要なパッケージ　私の環境ですが、Rstudioを利用しています。上記コードに必要なパッケージは、おそらく下記のようなものではないでしょうか。いろいろと試行錯誤したので、上記コードには不要なパッケージもいくつか含まれているはずです（笑）。なお、Rstudioに未登録のパッケージは、「install.packages()」などによって、インストールしておく必要があります。library(rvest)library(purrr)library(pipeR)library(textreadr)library(RCurl) library(XML)library(tidyverse)library(lubridate)library(stringr)※参考にしたページ：「Rでデータクレンジング」☆関連記事▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです

2019.08.29

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▼「ミックスナッツ」：健康によくて、おいしそう

　楽天市場の商品レビューのスクレイピングができる「R言語」のコードの改訂版ができましたが、それを使ってレビューデータを取得してみました。　「ナッツ」の栄養が健康にいいのではないか、ということで楽天市場の「ミックスナッツ」の商品レビューのデータを分析しました。　今回、分析対象にした、タマチャンショップの「ミックスナッツ300ｇ」のレビューは２万件を超えています。【送料無料】7種類の贅沢！しあわせミックスナッツ(無添加300g)クルミアーモンドピーカンナッツカシューナッツマカデミアナッツヘーゼルナッツピスタチオ|無添加無塩素焼き無油ギフトロカボナッツダイエット低糖質おつまみ価格：1490円（税別、送料別)(2019/8/28時点)楽天で購入　商品のレビューページを確認すると、100ページ目で「次の15件＞＞」という表示がなくなりました。１ページあたり15件のレビューが表示されるので、レビューが見られるのは1500件までということのようです。　1500件分のデータを取得することも考えましたが、楽天市場のサーバーへの負荷の問題もあるので、3分の１のデータにしました。　「for i 」文でページ送りをする際のステップを３にして、データを取得するページを減らしました※。　その結果、510件（34ページ分）のレビューのデータを取得することができました。　レビューのテキストを見ると、短い文が多く、内容の振れ幅もあまりなさそうでしたので、300件くらいの取得でもよかったのかもしれません。　総レビュー件数２万件超ということですが、表示される1500件は、最近2年のレビューのようです。最近のレビューから1500件をどのような基準で抽出してページに表示しているのかはわかりませんが、取得したデータの「☆の数」は４個と５個の２種類です。　以下は、「ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析」▼タマチャンショップの「ミックスナッツ300ｇ」は、「美味しさ」「無添加」といったことが評価されているようです　「R言語」のコードの改訂版では、「購入した回数」のデータも取得しているので、今回は「購入した回数」の「リピート」と「はじめて」の別でテキスト分析をしました。　「購入した回数」が「リピート」は258件、「はじめて」が81件、「回数不明」が171件です。「リピート」が多いので、同じ人が複数のレビューを投稿している場合もあります。　　下の「購入した回数」別に見た特徴語は、左から「回数不明」「はじめて」「リピート」となっていますが、あまり内容に違いはなさそうです。▼「購入した回数」が「リピート」のレビュー中の単語のワードクラウド　レビューのテキストには、「美味しい」「無添加」「７種類」といった単語が見られました。　また、「クーポン」という単語も見られ、やはり「クーポン」がある時に購入する人が多いようです。▼「購入した回数」が「リピート」のレビュー中の単語の共起分析　「美味しい」と「食べる」のほかに、「無添加」と「安心」や「クーポン」と「購入」といった共起関係が見られます。▼「購入した回数」が「リピート」のレビュー中の単語の階層クラスター分析　「リピート」と「クーポン」という単語が同じクラスターにあり、「リピート」購入は、「クーポン」を利用する場合も多いようです。　　このジャンルの商品の場合は、テキストの内容分析としては、300件くらいあれば傾向がつかめそうですが、「購入した回数」別や「性・年代」別などで分析しようとすると、500件くらいのデータがあった方がいいかもしれないと思いました。-------------------------------------------------------------------------※下記のように、「for i 文」のステップを３に調整して、取得するページ数を減らしました。for (i in seq(1, pages_num, by = 3)) { } -------------------------------------------------------------------------☆関連記事▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・

2019.08.28

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▼「R言語」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコードの改訂版です：Excelで項目を切り分ける作業が不要になりました

　楽天市場の商品レビューをスクレイピングするためのRのコードです。スクレイピングしたデータのテキストを分析するのが目的です。　先日作成したRのコードでは、取得したデータに対して、Excelで列の分割をしたりして項目を切り分ける必要がありましたが、コード上で処理をすることによってExcelでの切り分け作業が不要になりました。Excelで修正が必要だった「列のずれ」もなくなりました。　また、コード処理によって、「年代性」の項目から「性別」と「年代」を切り分けたりもしています。▼今回の改訂版のRコードで取得できるデータの例です【20190827】「R」による楽天市場の商品レビューのスクレイピングコード改訂版※このコードには再改訂版があります。------------------------------------------------------url_txt <- "https://review.rakuten.co.jp/item/1/・・・/"pages_num <- 3get_r_reviews <- NULLdf_reviews <- NULLfor(i in 1:pages_num){　url <- paste0(url_txt,i,'.','1/')　page <- read_html(url)　get_r_reviews <- page %>% 　　html_nodes ('.hreview') %>% 　　map_df(~list( name = html_nodes(.x, '.reviewer') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　title = html_nodes(.x, '.summary') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　stars = html_nodes(.x, '.value') %>% 　　html_text() %>% 　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　date = html_nodes(.x, '.dtreviewed') %>% 　　html_text() %>% 　　{if(length(.) == 0) NA else .}, 　　reviews = html_nodes(.x, '.description') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) , 　　helpful = html_nodes(.x, '.revEntryAnsNum') %>%　　html_text(.,trim = FALSE) %>%　　{if(length(.) == 0) NA else .} ,　　age_sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件","") %>%　　str_replace_all(., " ","") ,　　sex = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿.*|.*件|.*代|以上","") %>%　　str_replace_all(., " ","") ,　　age = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "購入者|レビュー投稿|.*件|男性|女性","") %>%　　str_replace_all(., " ","") , 　　posts = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlTxt') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., ".*代.*|購入者|レビュー投稿|件","") %>%　　str_replace_all(., " ","") ,　　usage1 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "商品を使う人.*|購入した回数.*|商品の使いみち:","") 　　　%>%　　str_replace_all(., " ","") ,　　usage2 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "商品の使いみち.*|購入した回数.*|商品を使う人:","") 　　　%>%　　str_replace_all(., " ","") ,　　usage3 = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% 　　html_text(.,trim = FALSE) %>% 　　str_replace_all(., "商品の使いみち.*|商品を使う人.*|購入した回数:","") 　　　%>%　　str_replace_all(., " ","") )) Sys.sleep(5) 　df_reviews <- rbind(df_reviews, get_r_reviews)}view(df_reviews)------------------------------------------------------※留意事項：コードの１行目と２行目については、レビューデータを取得したい商品に対応した情報を記入する必要があります。※１行目の「url_txt」の右の”　”のところに、楽天市場の特定の商品の「みんなのレビュー」の一覧ページのURLを記入するのですが、末尾の「1.1/」や「2.1/」よりも前の部分のURLの「・・・/」までを記入します。「.」や「/」が過不足しないように注意する必要があります。　「for i」文の「i」がURLの末尾の「i.1/」のところに入る形です。この「i」の後ろに「.」と「1」と「/」を付け足しています。URLの末尾が「1.1/」「2.1/」「3.1/」「４.1/」「５.1/」と変化することで、無理やり、ページ送りをしています。※２行目の「pages_num <- 3」のところですが、数字の「3」のところにレビューのページの最終ページの数字を調べて記入します。10ページ目が最終ページであれば「10」を記入して「pages_num <- 10」とします。　なお、公開されているページの上限は「100」のようです。20,000件を超えるレビューがある商品でも100ページまでしか表示されません。※必要なパッケージ　私の環境ですが、Rstudioを利用しています。上記コードに必要なパッケージは、おそらく下記のようなものではないでしょうか。いろいろと試行錯誤したので、上記コードには不要なパッケージもいくつか含まれているはずです（笑）。なお、Rstudioに未登録のパッケージは、「install.packages()」などによって、インストールしておく必要があります。library(rvest)library(purrr)library(pipeR)library(textreadr)library(RCurl) library(XML)library(tidyverse)library(lubridate)library(stringr)※レビュー投稿者の「年代性」「投稿数」「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」の項目をコード上で切り分けるようにしました。この改訂版のコードを用いることによって、Excelシートで列を分割したり、ずれの補正をしたりする必要がなくなりました。　でも、「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」などの項目は、あまり分析に使わないかもしれません。商品ジャンルによっては重要な切り口になる場合もあると思いますが。※コード上で、個別の要素を細かく抽出しようとしてみましたが、うまくいかなかったので、多めに取り込んでいた要素を「str_replace_all()」によって削って、必要な個別の要素を残すようなコードにしたら、うまくいったようです。　「商品の使いみち」とか、必要な要素が一定ではない一方、不要な要素は一定なので、不要なものを削った方が簡単なようです。　なお、「NA」を入れるコードがはたらかず、「NA」がうまく入らなかった項目の欠損値は、「空欄」になっています。そして、上記のコードでは、ワークしなかったコードは省いています。　「押してもだめなら引いてみな」ということわざは的確なようです。【参考ページ】：「AmazonのレビューデータをRとExploratoryでスクレイピングしてみた」（https://qiita.com/A_KI/items/6863d158b9c938055f5a）【参考ページ】：「stackoverflow」:Inputting NA where there are missing values when scraping with rvest】（https://stackoverflow.com/questions/45901532/inputting-na-where-there-are-missing-values-when-scraping-with-rvest）☆関連記事▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンですRではじめるデータサイエンス [ Hadley Wickham ]価格：4320円（税込、送料無料) (2019/9/14時点)

2019.08.27

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▼NETFLIXで映画「ブレードランナー 2049」を観ました：Dolby Atmos for Headphonesで迫力あるサウンドを楽しめました

　昨夜、Windows10ノートパソコン（フルHD画面）とイヤホン「HA-FX3X」を利用して、ネットフリックスで映画「ブレードランナー 2049」を観ました。▼IMDｂでも「☆８個」の高評価です　２時間40分ほどあるので、ちょっと長すぎる感じではありましたが、「ブレードランナー」のその後の世界の物語なので、「ブレードランナー」ファンにとっては必見の作品だと思います。　もちろん、パソコンの音声の設定は、立体音響「Dolby Atmos for Headphones」を利用し、「ブレードランナー 2049」の再生画面での音声設定では、「英語（5.1ch）」を選んでいます。　「ブレードランナー 2049」は、ネットフリックスで「Dolby Atmos」で配信されているようですが、私が現在契約しているスタンダードプランは、「Dolby Atmos」非対応なので、残念ながら「5.1chサラウンドサウンド」での視聴になります。　　以前、ネットフリックスのプレミアムプランを契約している時に「Dolby Atmos」配信作品を「Dolby Atmos for Headphones」で再生しても音声メニューは「英語（5.1ch）」といった表示にしかならなかったので、「Dolby Atmos for Headphones」で「Dolby Atmos」の表示が出ることはほぼあきらめて、スタンダードプランに変更しました。　しかし、「Dolby Atmos」は、チャンネルベースの音声にオブジェクトベースの音声を組み合わせているものなので、「Dolby Atmos for Headphones」は、チャンネルベースの「5.1chサラウンドサウンド」に対応しているはずです。　つまり、「ネットフリックスのDolby Atmos」＝「Dolby Digital Plus」+「オブジェクトベース」ということだと思われるので、「Dolby Atmos for Headphones」は、「Dolby Digital Plus」に対応していると思います。▼サウンドデザインがしっかりした映画は、サラウンドサウンドにこだわって観たい　「空飛ぶクルマ」の飛行音など、「ブレードランナー 2049」はサラウンドサウンドが充実しています。　サラウンドサウンドが作り込まれている映画を観る場合は、できるだけサラウンドサウンドを楽しめる機材で観たいものです。　「パワフルBass」が、Dolby Atmos for Headphonesの特徴の一つですが、イヤホン「HA-FX3X」で再生すると、迫力ある重低音が響きます。　確かに、ヘッドホンやイヤホンでは、どうしても音の定位が頭の周辺になってしまいますが、「パワフルBass」という「5.1ch」の「.1」の部分を楽しめるだけでも、「Dolby Atmos for Headphones」の設定をオンにしている価値があると思います。---------------------------------------------------------------------　JVCケンウッドのイヤホン「HA-FX3X」は音の解像度も高いので、音楽再生でも活躍します。　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには、「安心感」があります☆おすすめの記事◆The New York Timesの「Netflixの映画とドラマの年間ベスト10」の記事の数字は誤解を与えるかもしれません：すべて、「最初の4週間の視聴数」のデータで、年間視聴数ではありません

2019.08.27

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▼【R】：「GEOファセットグラフ」は、地理的なデータの特徴がわかりやすそうです

　「R」を用いたスクレイピングについて調べていたら、Rのパッケージに「GEOファセットグラフ」※を作成できるものがありました。※（https://hafen.github.io/geofacet/index.html）　　下図は、米国の州別のファセットグラフの例ですが、時系列データが表示できるので、塗りつぶし地図よりもわかりやすい場合がありそうです。　地図そのものではないので、「アラスカ州」や「ハワイ州」のデータもコンパクトなスペースの中に表示されています。　グリーンランドが「米国の地図」の中に入ってきたら、リアルな地図を利用した塗り分け図では表示範囲の設定に苦労しそうです。　グラフのデータは、先日、米国CDCのサイト※からダウンロードした「銃器による死亡者数」の州別データです。なお、ワシントンDCのデータが含まれていないので、ワシントンDCの箱には何も表示されていません。※（https://www.cdc.gov/nchs/pressroom/sosmap/firearm_mortality/firearm.htm）　銃器による「死亡者総数と人口10万人あたりの死亡者数」の州別データで、2005年と「2014年から2017年」の５年分です。下のグラフでは、「2014年から2017年」の４年間のデータを用いています。▼CDCからダウンロードしたデータ※下記は、同じデータを基に、Power BIを用いてグラフを作成した時の記事です。「▼米国の銃器による年間約４万人の死亡者数を州別に見る：人口比の死亡者数では、アラスカ州が最悪で、ハワイ州が最良：Microsoft Power BI Desktopによる分析です」▼GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による死亡者数」（2014年～2017年）▼GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）▼【折れ線グラフ版】：GEOファセットグラフ：「州別に見た銃器による人口10万人あたりの死亡者数」（2014年～2017年）【Rのコード例】：サンプルコードをそのままなぞっています。グラフの見た目は複雑そうですが、要素は「州」と「年」と「データ値」の３要素しかないので、実はシンプルな感じです。------------------------------------------------------------------library(geofacet)library(ggplot2)firearms <- read.csv("C:\\Firearm.csv")View(firearms)ggplot(firearms, aes(year, deaths)) + geom_col() + facet_geo(~ state, grid = "us_state_grid2", label = "name") + scale_x_continuous(labels = function(x) paste0("'", substr(x, 3, 4))) + labs(title = "Firearm Mortality 2014-2017", caption = "Data Source: CDC", x = "year", y = "DEATHS") + theme(strip.text.x = element_text(size = 7))----------------------------------------------------------------※５行目のコード中の変数名を、「deaths」にした場合は「死亡者数」のグラフ、「rate」の場合は、「10万人あたりの死亡者数」のグラフになります。「rate」の場合は、下から２行目のｙ軸の名称を”Rate"にしておきます。※６行目の「geom_col() 」を「geom_line()」にすると折れ線グラフになります。　日本の都道府県別版もあるので、今度試してみたいと思いますが、北海道が同じ大きさの箱だったりするので、地図として見てしまうと少し違和感を覚えるかもしれません。　GEOファセットグラフは、たくさんの地理的情報を見やすく表示できると思うので、いろいろな可能性があると思います。

2019.08.26

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▼「Netflix視聴システム」を考える：現時点で、深夜にNETFLIX（ネットフリックス）の5.1chサラウンドサウンドの映画、海外ドラマを楽しむのに最強なのは「Windows10パソコン」と「Dolby Atmos for Headphones」の組み合わせでしょう：その次は、・・・

　ネットフリックスの映画、海外ドラマには、Dolby Digital Plus（ドルビーデジタルプラス）の5.1chサラウンドサウンド対応の作品が数多くあります。【↓Netflixのヘルプページから】　　　視聴プランによっては、Dolby Atmos対応作品を観ることもできますが、Dolby Atmos対応作品はまだそれほど多くはないようです。　Netflixの映画、海外ドラマの5.1chサラウンドサウンドを楽しむには、対応する視聴機器が必要です。実は、5.1chサラウンドサウンドに非対応の機器も多くあります。　現時点で、どのようなデバイスが、Netflixの5.1chサラウンドサウンドに対応しているのか見てみました。なお、今回はテレビ以外の機器について調べています。【WindowsパソコンとNetflix】◆「コンパクトさ」「手軽さ」「コスパ」が最強の「Windows 10ノートパソコン（フルHD）」　現時点で、HD画質、5.1chサラウンドサウンドでNetflixの映画やドラマを楽しむシステムとして、最も手ごろだと思われるのが、「Windows 10のノートパソコン」+「Dolby Atmos for HeadphonesまたはWindows Sonic for Headphonesのサウンド設定」+「普通のヘッドホンやイヤホン（ワイヤレス可）」というものです。　なお、この場合、Netflixは、Windows 10のアプリ版で視聴する必要があります。　「UHD 4K」や「HDR」の画質への対応をパソコンで行おうとすると、かなりハイスペックなものが必要になりますが、HD画質で視聴するのであれば、フルHD画面のノートパソコンで十分です。　そして、最も重要なのは、「Windows 10のノートパソコン」は、「普通のヘッドホンやイヤホン（ワイヤレス可）」をつないで、Dolby Atmos for HeadphonesまたはWindows Sonic for Headphonesの設定をするだけで、5.1chサラウンドサウンドを楽しめる、ということです。　アマゾンの「Fire TV Stick 4K」などは、「UHD 4K」や「HDR」の画質に対応し、Dolby Digital Plus（ドルビーデジタルプラス）やDolby Atmosのサウンドにも対応していますが、「高画質の画面（テレビやディスプレイ）」や「サラウンドサウンド対応のスピーカーシステム」が別途必要です。　「Windows 10のノートパソコン（フルHD画面）」と「普通のヘッドホンやイヤホン（ワイヤレス可）」の組み合わせは、「HD画質」と「5.1chサラウンドサウンド」に対応していて、「コンパクトさ」「手軽さ」「コスパ」を兼ね備えた「Netflix視聴システム」です。　深夜、寝室でNetflixの映画、海外ドラマを楽しむ際には、「Windows 10のノートパソコン（フルHD画面）」と「普通のヘッドホン、イヤホン」を利用するのが最もいいのではないかと思います。　「Windows 10のノートパソコン（フルHD画面）」であれば、新品でも5～６万円以下で購入できます。もちろん、パソコンは「Netflix視聴」以外の多用途に利用できる「汎用性」があるのでコストパフォーマンスは非常に高いと思います。　残念ですが、Windowsパソコンは、アマゾン・プライム・ビデオの5.1chサラウンドサウンドに対応していません。アマゾン・プライム・ビデオがパソコンでの再生で5.1chサラウンドサウンドに対応することを願っています。　アマゾン・プライム・ビデオが、パソコンでの視聴では、5.1chサラウンドサウンドに対応していないので、動画配信サービス用に高性能パソコンを用意するというのは、効率がよくありません。　なお、5～６万円の価格帯にある、普通のiPadはNetflixの「HD画質」に対応していますが、「5.1chサラウンドサウンド」には対応していません。Androidタブレットも「5.1chサラウンドサウンド」には対応していません。■今夜、見てみたい「ブレードランナー 2049」：この画面は、Netflixの「Windows 8アプリ」のものですが、Windows ８パソコンで、「5.1chサラウンドサウンド」を利用するには、対応する外部スピーカーシステムを接続する必要があります。【↓Netflixのヘルプページから】【Fire TV StickとNetflix】◆「Fire TV Stick 4K」は、テレビや液晶ディスプレイとの組み合わせで使うわけですが、Netflixやアマゾン・プライム・ビデオの「4K HDR」や「Dolby Atmos」に対応しているので、非常に優れたデバイスだと思います。　「4K HDR」対応のデスクトップパソコンだと、高性能CPUやグラフィックボードが必要なので、新品だと10万円程度は見ておく必要があるでしょう。　「Fire TV Stick 4K」は、セール時などに、その20分の１程度の価格で購入可能なので、驚くほどコストパフォーマンスが高い再生デバイスだと思います。パソコンで必要なスペックからすると、信じられないほどの価格です。【↓Netflixのヘルプページから】【↓Netflixのヘルプページから】【Fire タブレットとNetflix】◆「Fire タブレット」は、アマゾン・プライム・ビデオの5.1chサラウンドサウンドの再生に対応していますが、Netflixの5.1chサラウンドサウンドには対応していません。【↓Netflixのヘルプページから】【iPadやiPhoneとNetflix】◆iPadやiPhoneは、Netflixだけでなく、アマゾン・プライム・ビデオの5.1chサラウンドサウンド再生にも対応していません。　最近のiPhoneや最近のiPad Proは、NetflixのHDRやドルビービジョン対応だったりしますが、サラウンドサウンドには非対応です。【↓Netflixのヘルプページから】【↓Netflixのヘルプページから】【Apple TVとNetflix】◆「Apple TV ４K」は、ストリーミング再生端末としては、「Fire TV Stick 4K」と同じような機能を持っていますが、価格としては、「Fire TV Stick 4K」の３倍くらいなので、ストリーミング再生以外の機能の評価次第ということになりますが、コスパでは「Fire TV Stick 4K」に及ばないと思います。それでも、「4K対応」の点では、パソコンと比べれば、圧倒的にコスパが高いのは間違いありません。【↓Netflixのヘルプページから】【Android OS端末とNetflix】◆Netflixは、Android OS端末向けには、5.1chサラウンドサウンドを配信していません。アマゾン・プライム・ビデオは一部の機種に対して5.1chサラウンドサウンドやDolby Atmosのコンテンツを配信しています。　最近、Dolby Atmos対応というAndroid OSのスマホを見かけたりしますが、現時点では、少なくとも映画やドラマにはAndroid OSで再生可能なDolby Atmosや5.1chサラウンドサウンドのコンテンツが少ないというのが現実だと思います。再生機能はあるけれども、再生するコンテンツがあまりない状態です。　UNEXTの一部のコンテンツもAndroid端末でのドルビーオーディオ再生に対応していますが、限定的なようです。　再生できるコンテンツがなければ、再生機能だけあってもどうしようもないと思います。まず、ハードウェアの普及が必要ということなのでしょうか。　　少なくとも、「Dolby Atmos再生機能」をアピールするのであれば、再生できるコンテンツがどれくらいあるのかも紹介する必要があるのではないかと思います。　一方、最近のAndroid OS端末は、NetflixのHDR再生に対応しています。これで、5.1chサラウンドサウンドに対応していればいいのですが、残念です。　もしも、「HDR」と「5.1chサラウンドサウンド」対応のAndroidスマホがあれば、Movie Maskのような２Dのヘッドマウントセットと組み合わせて、高画質で迫力のあるサウンドの、超コンパクトなNetflixパーソナルシアターを構築できます。【↓Netflixのヘルプページ】【↓Netflixのヘルプページ】【↓Netflixのヘルプページ】　なお、Android端末で、アマゾン・プライム・ビデオを視聴する場合は、機種にもよると思いますが、「5.1ch音声対応」となっています。アマゾン・プライム・ビデオ：Android端末ストリーミング時の画質 - Ultra HDまで音質 - 5.1サラウンド音響まで、Dolby Atmos字幕 - 可ライブストリーミング - 可（最新のPrime Videoアプリ）音声の説明 - 可ライブでの予告編 - 可（最新のPrime Videoアプリ）チャンネルでの予告編 - 可（最新のPrime Videoアプリ）サポートウェブサイト - https://support.google.com/android/【クーポン使用で29,800円】ノートパソコン新品 Windows10 14インチエントリークラス Celeron 64GB(eMMC) メモリ 4GB フルHD ノートPC MAL-FWTVPC02BB価格：33800円（税別、送料別)(2019/8/30時点)楽天で購入フルHD画面で低価格のWindows 10のノートパソコンMHC-001-BK ミミマモストレッチ・ヘッドホンカバー（ブラック・1セット）【Mサイズ　オンイヤータイプ向け】 MIMIMAMO価格：2160円（税別、送料別)(2019/10/10時点)楽天で購入heddo ヘッドホンのイヤーパッドが劣化したらこのカバーが役立ちます---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------★おすすめの記事　◆今後、アマゾン・プライム・ビデオは「Edge」ブラウザで観ることにしました：動画配信サービスの「HD」画質と「HD 1080p」画質。回線速度によって決まるというけれど、それは本当でしょうか？◆Netflix：「ストレンジャー・シングス　NG集」が公開されました：「Bloopers」とは「NG集」のことでした。◆Netflixの４半期決算報告で紹介されている作品は？：決算報告資料は、Netflixの話題作を探す一つの手段です◆Netflix (NFLX)の第３四半期決算発表で、NFLXの株価上昇:１株利益が予想を上回る：「ストレンジャー・シングス」効果？で有料会員数の増加数は前年同期を上回る◆Windowsパソコンで、Netflixを観る時に、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにする理由：「Amaze」トレーラーの録音データの分析から：Reasons to turn on Windows Sonic◆やっぱり、Windowsパソコンで、Netflixを観る時に、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにする理由：「Amaze」トレーラーの録音データの分析から（その２）◆How Windows Sonic looks like.：Windows Sonic for Headphonesの音声と２chステレオ音声の比較：7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い：一目で違いがわかりました----------------------------------------------------------------------------------------------------------

2019.08.26

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▼低予算でイヤホンのワイヤレス化を検討中であれば：「エレコムわけありショップ」を見てみるのがよいかもしれません：ガジェットが驚きの価格で販売されています

　「エレコムわけありショップ」をたまに訪れると、いろいろとおもしろそうなガジェットが驚きの価格で販売されていたりするので、とても楽しい感じがします。　東証１部上場企業の「エレコム」ブランドの「ワイヤレスイヤホン」が1000円台からあるのは驚きです。有線イヤホンでは、300円以下のものもあります。箱つぶれ品だったりするらしいですが、箱は捨てるので、問題はありません。　普段使う「イヤホン」は、消耗品でもあるので、低価格のものを使ってみるのがいいのではないかと思います。高価なワイヤレスイヤホンも、バッテリー（ラミネート型リチウムイオン電池）が交換式でなければ、バッテリーが劣化するとすぐにゴミになってしまいます。　「エレコムわけありショップ」では、「一定額以上購入で送料無料」という仕組みのほかに、「送料無料品」とその他の商品を組み合わせて買うと、その他商品も送料無料になる、というシステムがありますので、まず「送料無料品」から見るのがよいかと思います。【送料無料】【訳あり】エレコム Bluetoothワイヤレスイヤホンかんたん接続連続再生4時間 Bluetooth4.1 ブラック LBT-HPC12AVBK価格：1425円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入初めてのワイヤレスイヤホンのお試しにいい感じです【訳あり】エレコム Bluetoothワイヤレスイヤホン防水連続再生4.5時間ホワイト LBT-HPC11WPWH価格：1036円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入【訳あり】エレコムハイレゾ音源対応ステレオヘッドホン Grand Bass セミオープン型ブラック EHP-GB1000ABK価格：1209円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入ハイレゾ対応でこの価格です【訳あり】エレコムクリアな高音質を実現ステレオヘッドホンイヤホン Colors ピンク EHP-CC100APN価格：129円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入驚きの価格！USBメモリ USB3.1(Gen1)/USB3.0対応回転式 64GB ブルー：MF-RMU3A064GBU【税込3240円以上で送料無料】[訳あり][ELECOM：エレコムわけありショップ][直営]価格：1296円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入64GBの大容量でこの価格！3.4A 2ポートDC充電器おまかせ充電シガーチャージャー/カーチャージャー：MPA-CCU03BK【税込3240円以上で送料無料】[訳あり][ELECOM：エレコムわけありショップ][直営]価格：388円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入クルマに１個備えておきたい充電器【送料無料】【訳あり】エレコムスマートフォン用自撮り棒女性向コンパクト手元シャッター有線接続ミラー付ライトピンク TH-SSYMPNL価格：756円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入旅行に持って行きたい。クルマに常備しておくのもいいかも。【訳あり】エレコム高精度レーザーマウス省電力ワイヤレスレーザーセンサー 3ボタン Mサイズ：M-LS14DLRD【税込3240円以上で送料無料】[訳あり][ELECOM：エレコムわけありショップ][直営]価格：777円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入▼姉妹店の「エレコムダイレクトショップ」のアウトレットでは、より多くの商品が見られますエレコムキレの良い低音を実現ステレオカナルヘッドホンイヤホン Groove Gangsta aka皇帝ブラック EHP-CN210ABK価格：734円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入

2019.08.24

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▼「i-dio」のハイレゾ級ストリーミングをパソコンアプリにも開放してほしい：エフエム東京の不正会計、「i-dio」事業が原因

　エフエム東京がi-dio事業の赤字を隠すために不正会計をしたそうですが、そもそも、放送の受信機が販売されていない放送事業が黒字のはずがありません。　　誰がどう見ても赤字事業なのに、それを隠そうとして不正をしてしまうというのは、残念なことです。　i-dio事業が赤字であるのであれば、なおさら、パソコンアプリにも「i-dio HQ Selection」のハイレゾ級ストリーミングを開放して、ユーザー数を増やさないとどうしようもないのではないかと思います。　ユーザー数を増やさないといけないのに、某帝国陸軍の「戦力の逐次投入」ではありませんが、「i-dio HQ Selection」はスマホアプリに限定して、パソコンでは利用できないようにするといった、中途半端なことをしている場合ではないと思います。　ぜひ、パソコンアプリでも「i-dio HQ Selection」を利用できるようにして、ユーザー数を拡大していってほしいと思います。　☆関連記事▼「i-dio HQ Selection」のハイレゾ級音楽放送をエアチェックしてみる：手元の機材では48kHzでの録音が限界▼「i-dio HQ Selection」のハイレゾ級音楽放送がすばらしい：「アニソン」専門チャンネルもあります：「i-dio」は、VHF-Low帯＝99MHz～108MHzを利用した新しい放送ですが、ネットで利用するのが基本ですMHC-001-BK ミミマモストレッチ・ヘッドホンカバー（ブラック・1セット）【Mサイズ　オンイヤータイプ向け】 MIMIMAMO価格：2160円（税別、送料別)(2019/10/10時点)楽天で購入heddo ヘッドホンのイヤーパッドが劣化したらこのカバーが役立ちます

2019.08.23

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▼アマゾン・プライム・ビデオ：「ヘビー・ウォーター・ウォー（字幕版）」を見始めました

　　８月には、何となく戦争関連の映画やドラマを見たくなったりします。　アマゾン・プライム・ビデオで、「ヘビー・ウォーター・ウォー（字幕版）」を見始めました。▼IMDbのレビューでも「☆８.0」と高評価です　第２話まで見ました。「ヘビー・ウォーター・ウォー（字幕版）」は地味ですが、字幕版だと、ドイツ語やノルウェー語の会話が結構あり、重厚な雰囲気が醸し出されていて、なかなかよいと思います。　雪原のシーンが多いので、夏場に見るのにちょうどいいかもしれません。　あらすじにあるような「第2次大戦で最もドラマチックな実話」かどうかはわかりませんが、歴史の「if」を考えさせるテーマなので、興味深く見ています。　会話によく出てくる「タック（Takk）」は、ノルウェー語で「ありがとう」なんですね。【あらすじ】ナチスの原爆開発を阻止するため、連合軍は極秘作戦を発動した。標的は厳しい自然に護られた難攻不落の要塞・ノルウェー山岳地帯の重水工場。極寒の白い地獄で、世界の運命を賭けた男たちの戦いがはじまる！第2次大戦で最もドラマチックな実話を描く戦争アクション超大作！☆おすすめの記事◆The New York Timesの「Netflixの映画とドラマの年間ベスト10」の記事の数字は誤解を与えるかもしれません：すべて、「最初の4週間の視聴数」のデータで、年間視聴数ではありません

2019.08.23

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▼求められている「前後録画機能」「駐車監視機能」：ドライブレコーダー、「コムテック　ZDR-015」の楽天市場のレビュー分析（その２：レビュー中のテキスト分析）

　最近、ドライブレコーダーへの需要が再燃しているようです。　楽天市場で人気のドライブレコーダー「コムテック　ZDR-015」に対するレビュー（n＝510）のテキスト分析をしてみました。【ランキング1位】ドライブレコーダー前後2カメラコムテック ZDR-015 ノイズ対策済フルHD高画質常時衝撃録画 GPS搭載駐車監視対応 2.8インチ液晶価格：20796円（税別、送料別)(2019/8/22時点)楽天で購入レビューでは、「駐車監視機能」への関心も高いようです　前回の「レビュー件数の推移」に続いて、今回は、レビュー中のテキストについて分析します。▼レビュー本文中のテキストを分析　楽天市場の「コムテック　ZDR-015」に対するレビュー510件中、「☆5個」の評価が319件、「☆４個」153件、「☆3個」23件、「☆２個」6件、「☆1個」9件となっています。▼「☆の数」の評価（５段階）とレビュー本文中の単語の対応分析　「☆５個」「☆４個」の評価と「リア」「前後」が近い位置にあるので、高評価者が「リアカメラ」に対して言及していることがわかります。▼「☆５個」のレビュー（n＝319）のテキストのワードクラウド　「☆５個」の高評価者のレビュー中の単語によるワードクラウドです。　　ユーザーローカルのツールのカスタム辞書に、「あおり運転」「煽り運転」「駐車監視」という言葉を登録しましたが、「あおり（煽り）運転」という言葉はワードクラウドに出現していません。　　一方、「駐車監視」という言葉が出現しています。　「取り付ける」という単語が最も大きいのは、「取り付け」が頭を悩ます課題であるのは間違いないので、何となくわかります。特に、リアカメラの取り付けは、素人には難しそうです。▼「☆５個」のレビュー（n＝319）のテキスト中の頻出語　「あおり（煽り）運転」は上位になく、「駐車監視」は47件出現しています。　また、「前後」という単語が94件と多く出現しています。▼「☆５個」のレビュー（n＝319）のテキスト中の単語の共起分析　「駐車監視」という単語が出現していますが、「駐車監視コードプレゼント」というキャンペーンがあったようです。　「リア」「カメラ」「前後」「録画」「できる」という単語も共起していることがわかります。　「コムテック　ZDR-015」の高評価の背景には、「前後録画」「駐車監視」といったことへの評価があるようです。　※以上、「ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析」▼「あおり運転」という言葉の出現数は？　分析前の予想としては、レビューの中に「あおり運転」についての言及がたくさんあるのではないかと思っていました。　しかし、レビュー本文中に出現する単語の上位には、「あおり（煽り）運転」が登場しておらず、「あおり（煽り）運転」への言及はそれほど多くはないようです。▼全レビュー（n=510）本文での単語の出現数（上位３０単語）　より詳しく単語の出現状況などを見るために、KH Coderの「KWICコンコーダンス※」で単語の出現数を確認すると、レビュー本文の中に「あおり運転」（18件）、「煽り運転」（17件）、「アオリ運転」（１件）が見られました。　「KWICコンコーダンス」では、当該単語の前後の文も見ることができるので、とても便利です。　この製品が「駐車監視」機能があるからなのか、あるいは、「駐車監視用コード」のプレゼントキャンペーンが影響しているのか、「駐車監視」が72件と、「あおり（煽り）運転」よりも多く見られました。　「駐車監視」に対する関心もかなり高いのかもしれません。　なお、KH Coderには「あおり運転」「煽り運転」「駐車監視」を「強制抽出語」として登録して、前処理を行っています。※KWIC （クイック）：〖keyword in context〗コンピューターで、文脈つき索引。情報検索（IR）の一方式。キー━ワードを取り出すのに、前後の文脈を合わせて表示する索引。KWIC インデックスとも。（三省堂「大辞林」）▼レビュー本文全件（n=510）を対象として、「購入」という単語の共起関係を図示　「購入」という単語の共起関係図を見ると、「購入」と「前後」や「駐車監視」がつながっているので、「コムテック　ZDR-015」の購入理由として、やはり「前後を録画できること」「駐車監視ができること」などがあることがうかがえます。　▼レビュー本文全件（ｎ＝510）を対象に、「KWICコンコーダンス」で「前後」という単語の出現数を見ると、147件あることが確認できました。　先日の傷害事件がありましたので、「あおり運転」対策としては、「クルマの前後の録画」に加えて、今後のドラレコには「車内録画機能」も求められてくるのではないかと思います。　とりあえず、ドライブレコーダーを導入するまでの応急処置として、「ドラレコ録画中」と「駐車監視中」というステッカーを購入しようかと思います。ステッカーは、ドラレコを導入した後にも使えますし。コムテック HDROP-07 ステッカー駐車監視中価格：1070円（税別、送料別)(2019/8/23時点)楽天で購入ドライブレコーダーステッカー録画中煽り防止運転妨害防止シールドラレコ搭載車前後監視カメラ防犯防犯グッズ前後録画中車セキュリティー安全運転セーフティー録画防水耐水大きい [◆]価格：650円（税別、送料別)(2019/8/23時点)楽天で購入楽天市場で「ドラレコ　ステッカー」を見る楽天市場で「ドライブレコーダー」を見る☆関連記事▼「ドライブレコーダー」：「コムテック　ZDR-015」の楽天市場のレビュー分析（その１：レビュー件数の推移）

2019.08.23

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▼「ドライブレコーダー」：「コムテック　ZDR-015」の楽天市場のレビュー分析（その１：レビュー件数の推移）

　最近、再びドライブレコーダーへの需要が増えていると思われます。　楽天市場で人気のドライブレコーダー「コムテック　ZDR-015」に対するレビュー（n＝510）のテキスト分析をしてみました。　今回は、レビュー件数の推移を紹介します。　　　【ランキング1位】ドライブレコーダー前後2カメラコムテック ZDR-015 ノイズ対策済フルHD高画質常時衝撃録画 GPS搭載駐車監視対応 2.8インチ液晶価格：20796円（税別、送料別)(2019/8/22時点)楽天で購入レビューでは、「駐車監視機能」への関心が高いようです▼レビュー件数の推移・・・月別では、この製品は17年10月が最も多くなっています　月別のレビュー件数では、2017年10月が最も多くなっています。　そう言えば、17年６月に起きた「東名高速あおり運転死亡事故」の容疑者が逮捕されたのも17年10月でした。　年別に見ると、すでに18年よりも19年が多くなっています。19年は、コンスタントにレビューが投稿されているようです。▼月別のレビュー件数の推移です▼年別のレビュー件数ですが、すでに19年は18年を上回っています　　　次回は、レビューのテキストについて分析します。　　現在、分析中ですが、この製品が「駐車監視」機能があるからなのか、レビューの中には「駐車監視」についての内容が多いようです。楽天市場で「ドライブレコーダー」を見る

2019.08.22

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▼８月21日放送のフジテレビ「とくダネ！」で「直径160ｍの小惑星が今月末に最接近」という話題がありましたが、地球にはあまり接近しないようです

　今日（８月21日）放送のフジテレビ「とくダネ！」で、地球に接近する小惑星の脅威についての話題が紹介されていました。　７月に、地球とニアミスした小惑星「2019 OK」のことがあったので、「地球に接近する小惑星の脅威」について特集したようです。　なお、特集内容は、こちらのURLのページにあります。（https://www.fnn.jp/posts/00047829HDK/201908211900_tokudane_HDK）　その中で、「直径160ｍ」の”巨大隕石”が、8月末に地球に最接近するという話もありました。　NASAのNEOのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）で確認すると、「2019 OU1」という小惑星のことのようです。　「2019 OU1」は、8月28日に2.67LD（Lunar Distance)まで接近すると予測されています。近いと言えば近いかもしれませんが、2.67LDなので、地球と月の間の距離の2.67倍の距離があります。　７月の「2019 OK」が、0.19LD（地球と月の間の距離の約５分の１）まで接近したことからすると、かなり離れています。　なお、「2019 OU1」の大きさは、「73m~160m」と推測されています。それを、「160ｍ」と言い切ってしまうのは、「単純化」のためとはいえ、少々乱暴かもしれません。　でも、このような「科学ネタ？」の話題を今後も取り上げてほしいと思います。　☆関連記事▼地球に接近したNEOの日別の個数をMicrosoft Power BIで表示してみました▼【平均値の差の検定をしてみました】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.21

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▼Windows 10を更新したら、立体音響の設定が変わっていました

　Windows 10では、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesの機能を利用して、普通のヘッドホンやイヤホンで立体音響を楽しむことができます。　Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesは、Bluetoothレシーバーで利用できたので、ワイヤレスのイヤホンやヘッドホンでもイマーシブ・サウンドを利用できると思います。▼Windows 10の立体音響のサウンドの設定画面が変更になっていました　先日、ノートパソコンのWindows 10をアップデートした際に、音が出なくなったりして、一瞬、焦ったのですが、再起動すると復旧していました。　サウンドの設定画面をよく見ると、少し変化が見られます。以前は、「□7.1仮想サラウンドサウンドを有効にする」というチェックボックスがあったのですが、アップデート後にはなくなっていました。　Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにした場合、「□7.1仮想サラウンドサウンドを有効にする」もオンにするのが当然のことなので、「二度手間」を解消したのではないかと思います。▼新しい設定画面：「□7.1仮想サラウンドサウンドを有効にする」がなくなっています。▼以前の設定画面：「□7.1仮想サラウンドサウンドを有効にする」があります。▼下図のように、サウンドの設定画面で、Windows Sonic for Headphonesを一度オンにしてから、Dolby Atmos for Headphonesの方をオンにすると、「構成」というボタンが出てきます。この「構成」をクリックすると、Dolby Accessのアプリが開き、Dolby Atmos for Headphonesの設定やDolby Atmosのデモ動画を見たりすることができます。　Dolby Atmos for Headphonesの特徴の一つに、「Powerful Bass」がありますが、Dolby Atmosのデモ動画を見ると、低音に定評があるJVCケンウッドのイヤホン「HA-FX3X」から重低音が響いてきました。「トゥームレーダー」では、ちょっと過剰なほどでした。　↑　Windows 10の「切り取り & スケッチ」機能も新しくなっています。　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには、「安心感」があります--------------------------------------------------------------------------長さ調節可フィルターも入る2重構造！洗濯可立体仕様のケアマスク●先行受注●【メール便で送料無料】【メール便A】マスク布マスク男女兼用日本製国内生産二重構造フィルター効果ユニセックス洗える洗濯可能清潔花粉症保湿コットン綿----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------☆関連記事◆How Windows Sonic looks like.：Windows Sonic for Headphonesの音声と２chステレオ音声の比較：7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い：一目で違いがわかりました▼Windows Sonic for Headphonesの効果は音源（コンテンツ）次第！▼Windows 10のノートパソコンと普通のヘッドホンやイヤホンでDolby Atmos の立体音響を体験するWindows 10のパソコンでWindows Sonic for Headphonesをオンにする手順◆Netflixで「FLASH（フラッシュ）」のシーズン１を見ています：Dolby Atmos for Headphones（ドルビー・アトモス・フォー・ヘッドホン）の効果を視覚化してみました-------------------------------------------------------------------ステレオミニジャック、RCA、USB接続に加えて、Bluetoothによるワイヤレス接続ができるようになったスピーカーです。Bluetooth 5.0で、対応コーデックは、aptX low latency, aptX, AAC, SBCと豊富です。AUDIOENGINE ブルートゥーススピーカーハイグロス・ホワイトペイント [Bluetooth対応][A2+WIRELESSW]楽天で購入-------------------------------------------------------------------

2019.08.21

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▼「JBL TRIP」：クルマの中で使いやすいポータブルBluetoothスピーカー：「TRD」ブランドが魅力

　クルマのオーディオがBluetoothに対応していない場合、クルマの中でスマホの音楽を再生するために、Bluetoothスピーカーを車内に持ち込むという方法があります。　クルマの中でスマートに利用できるBluetoothスピーカーが「JBL TRIP」です。　「JBL TRIP」は、ポータブルのBluetoothスピーカーで、サンバーザーに簡単に取り付けることができます。ハンズフリー通話にも対応しています。　（株）トヨタカスタマイジング＆ディベロップメントの「TRD」ブランドであることが魅力になっていると思います。　無理にクルマの中で使う必要もないのですが、クルマの中で利用している時にこそ、「JBL TRIP」がカッコよく見えると思います。TRD ハイエース／レジアスエース[KDH20#・211・22#、GDH20#・211・22#、TRH200・21#・22#] ポータブルスピーカー（JBL＆reg; TRIP）（送料が別途 1，100円（税込み）加算されます）楽天で購入・車内でも自宅でもマルチな場所で楽しめる、ポータブルBluetoothスピーカーです。本体背面にアタッチメントをセットし、サンバイザーに挟むだけで車両に搭載可能です。※走行中、運転席側のサンバイザーには装着しないでください。★おすすめの記事　◆今後、アマゾン・プライム・ビデオは「Edge」ブラウザで観ることにしました：動画配信サービスの「HD」画質と「HD 1080p」画質。回線速度によって決まるというけれど、それは本当でしょうか？◆Netflix：「ストレンジャー・シングス　NG集」が公開されました：「Bloopers」とは「NG集」のことでした。◆Netflixの４半期決算報告で紹介されている作品は？：決算報告資料は、Netflixの話題作を探す一つの手段です◆Netflix (NFLX)の第３四半期決算発表で、NFLXの株価上昇:１株利益が予想を上回る：「ストレンジャー・シングス」効果？で有料会員数の増加数は前年同期を上回る◆Windowsパソコンで、Netflixを観る時に、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにする理由：「Amaze」トレーラーの録音データの分析から：Reasons to turn on Windows Sonic◆やっぱり、Windowsパソコンで、Netflixを観る時に、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにする理由：「Amaze」トレーラーの録音データの分析から（その２）◆How Windows Sonic looks like.：Windows Sonic for Headphonesの音声と２chステレオ音声の比較：7.1.2chテストトーンの比較で明らかになった違い：一目で違いがわかりました----------------------------------------------------------------------------------------------------------

2019.08.21

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▼JPRiDEのBluetoothトランスミッター＆レシーバー「JPT1」の楽天市場のレビュー分析：テレビ用であれば、バッテリー非搭載の別製品がよいかもしれません

　イヤホンジャックのないスマホには、ワイヤレスイヤホンを組み合わせて利用するのが理想かもしれませんが、Bluetoothレシーバーと有線イヤホンを利用するということも考えられます。　Bluetoothレシーバーは、有線イヤホンやヘッドホンだけでなく、Bluetooth機能のないオーディオ機器をワイヤレス対応にすることもできます。　トランスミッター機能があれば、テレビなどの音声をワイヤレスイヤホン・ヘッドホンに飛ばすことができます。　ワイヤレスイヤホンがあってもなくても、多様な使い方ができるので、１台あるととても便利だと思います。　そこで、JPRiDEのBluetoothトランスミッター&レシーバー「JPT1」に対する楽天市場のレビューのテキストを分析してみました。　というか、「R」のスクレイピングコードの検証用として、楽天市場の「JPT1」のページを何となく利用していたのですが、何とか動くコードができ、その結果としてレビューデータ（n=153)を得ることができました。　せっかくのデータなので、以下の通り、分析してみました。▼楽天市場の「JPT1」のレビューの日付をPower BIのカレンダービジュアルで表示したものです　2017年のレビューは少なく、2018年からレビューが増えていることがわかります。2017年には、あまり売れなかったのでしょうか。▼レビュー件数の推移を月別に見たものです。月別では、18年３月が多かったことがわかります。▼レビューでの「☆の数」の分布は、「☆５個」が76件、「☆４個」46件、「☆３個」19件、「☆２個」8件、「☆１個」4件となっています。　レビュー本文中の単語の特徴では、「☆５個」では、「テレビ」「良い」などの単語が多いようです。▼「☆の数」が５個のレビュー本文での単語の出現頻度です　名詞では、「テレビ」という単語の出現頻度が最も高くなっています。▼「☆の数」が５個のレビュー本文での単語の共起分析です　「テレビ」に接続して利用する人が多いことがわかります。※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析▼「☆の数」４~５個の人(n=122)のレビューの「見出し」です　高評価のレビューの「見出し」なので、「音質」や「接続の簡単さ」などには満足していることがうかがえます。▼「☆の数」１~３個の人(n=31)のレビューの「見出し」です　低評価のレビューの「見出し」なので、「音質」や「遅延」「途切れ」などへの不満が見られます。　▼「☆の数」４~５個の男性（n=72）のレビュー本文です　高評価の男性のレビュー本文の内容から、「テレビ」「パソコン」「スマホ」「スピーカー」といった接続機器や「ジム」「車」「バイク」などの利用シーンがいろいろとあることがわかります。▼「☆の数」４~５個の女性（n=13）のレビュー本文です　高評価の女性のレビュー本文の内容から、「テレビ」「ラジオ」「iPaｄ」「スピーカー」「ネックスピーカー」などに接続していることがわかります。▼JPRiDEのトランスミッター＆レシーバー「JPT1」は、「43.8×43.8×12.4mm」というコンパクトサイズ、重さ18gという軽さ、しかもバッテリー内蔵なので、外出時などにスマホと有線イヤホンを組み合わせて利用することもできます。JPT1 Bluetooth トランスミッター & レシーバー ( 受信機 + 送信機一台二役 ) AAC APT-X 対応送受信両対応高音質 CDクオリティ 2台同時接続 13時間連続運転充電しながら使用可【メーカー正規品】価格：3480円（税別、送料別)(2019/8/19時点)楽天で購入---------------------------------------------------------------------------▼常時、据え置き利用であればバッテリー非搭載の別製品がよいかもしれません　「JPT1」についてのレビューを見ると、テレビなどに接続する使い方も多いようですが、「JPT1」には光デジタル端子がないので、どちらかと言うと、「JPT1」はモバイルでの利用に向いている製品だと思います。　もちろん、モバイルでも、据え置きでも利用する、という使い方に「JPT1」は対応できます。　　しかし、据え置きでしか使わないのであれば、バッテリーは不要です。　充電時にノイズが発生する、というレビューもありますので、充電しながらの利用はあまりよくないのかもしれません。　　バッテリーは経年劣化が比較的早い部品だと思うので、据え置きだけで使う場合は、バッテリーがない製品の方が、長く使い続けることができると思います。　ガジェットのバッテリーは、交換式にして、交換バッテリーのリサイクルを確立するようにしてほしいと強く思います。昔のガラケーはバッテリー交換が簡単で、とてもよかったと思います。　「バッテリーが劣化したら、ゴミになってしまう」という製品づくりはやめてほしいと思います。▼この製品は、バッテリー非搭載で、光デジタル端子もあるので、テレビと接続して、据え置きで使うのに適しています。　バッテリー非搭載であることが、長寿命につながるので、用途によっては「バッテリー非搭載」が長所だったりします。Bluetooth トランスミッター & レシーバー ( 送信機 & 受信機 ) aptX Low Latency 対応 [光デジタル入力/出力] テレビの音声をワイヤレス化価格：4480円（税別、送料別)(2019/8/20時点)楽天で購入▼Ankerのトランスミッター＆レシーバー：「Soundsync」　この製品は、バッテリーを搭載していますが、3.5ｍｍステレオミニプラグ端子のほかに、SPDIF（光デジタル端子）の入出力があるので、テレビなどの光デジタル出力につなぐのにも適しています。トランスミッター & レシーバー Anker Soundsync トランスミッター & レシーバー 2-in-1 Bluetooth 5.0【AUX、RCA、光デジタル接続対応】価格：4599円（税別、送料別)(2019/8/20時点)楽天で購入▼「レシーバー機能」だけを利用するのであれば、この製品はバッテリー非搭載ですし、低価格でいいと思います。エレコム BluetoothオーディオレシーバーBOX ステレオミニ出力 Bluetooth4.0 ブラック LBT-AVWAR500価格：1922円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入▼クルマで利用するのであれば、この製品は低価格なので「お試し」としてはいいのではないかと思います。「Bluetooth - FMトランスミッター」なので、音質にはあまり期待できないと思いますが。【送料無料】【訳あり】エレコム Bluetooth FMトランスミッター重低音ブースト機能搭載車音楽カーオーディオ 12/24V車対応シガレットケースブルートゥース専用アプリ操作タイプブラック LAT-FMBTB02BK価格：1188円（税別、送料別)(2019/8/24時点)楽天で購入☆関連記事▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです

2019.08.20

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▼楽天市場の特定の商品のレビューを「R言語」でスクレイピングするコード：一部の項目の空欄・欠損値（missing values)を「NA」に置き換えてデータフレームを作成：継ぎはぎのコードですが・・・

　楽天市場の特定の商品のレビューをスクレイピングして、テキストマイニングをしようとすると、「性・年代」「レビューの見出し」など、いろいろな項目で空欄（欠損値）がかなり多く見られます。　「日付」「☆の数」「レビュー本文」など、欠損値のない項目をスクレイピングして、データフレームを作成するのは、ネット上に紹介されているコードを利用すれば簡単にできました。　しかし、「名前」や「レビューの見出し」など、欠損値（missing values）がある項目を含めてスクレイピングしようとすると、列ごとの行数が合わなくなったりするため、「欠損値なし」の項目でうまくいった方法ではエラーになり、データフレームを作成することができませんでした。欠損値は、たった一つであってもエラーになってしまいます。　プログラミングに不案内な私は、ネット上でいろいろと調べ、紹介されているコードをコピペして、継ぎはぎですが、下記のような「R」のコードができました。下図のように、一部の項目の欠損値は「NA」として取り込めています。　Webスクレイピングでは、欠損値の存在が前提だと思うのですが、意外と「欠損値」のあるデータをスクレイピングする場合のコードが紹介されていません。　ネット上で紹介されているコードは、欠損値のない項目だけを対象にしているものが多かったりします。　　以下の継ぎはぎのコードでは、「名前」「見出し」などの欠損値に「NA」を充当し、なんとかデータフレームが作成できるようになりました。　もちろん、「名前」はなくてもいいのですが、行ずれなどが簡単に確認できるので、あった方が便利だと思います。　現状のコードで取得したデータでは、「投稿者の性・年代」「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」といった項目については、Excelシート上で「列の分割」を行って、切り分ける必要があります。　　Excelシートでの切り分け処理も実用上はそれほど支障はありませんが、コード上でもっと細かい切り分けができるようになればいいと思っています。　どなたか、エレガントなRのコードを公開していただけないでしょうか。コードの勉強をさせていただきます。▼Rのコード（継ぎはぎ試作版）→このコードには改訂版があります------------------------------------------------------------------------------url_txt <- "https://review.rakuten.co.jp/item/1/・・・/"　＃特定の商品のレビュー一覧ページのURLの末尾を一部（４文字分）除いたものを記入※。pages_num <- 10　＃レビュー一覧の最後のページのページ数を確認して記入。例は「10ページ」の場合。get_r_reviews <- NULLdf_reviews <- NULLfor(i in 1:pages_num) { url <- paste0(url_txt,i,'.','1/') page <- read_html(url) get_r_reviews <- page %>% html_nodes ('.hreview') %>% map_df(~list( name = html_nodes(.x, '.reviewer') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, title = html_nodes(.x, '.summary') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, stars = html_nodes(.x, '.value') %>% html_text() , date = html_nodes(.x, '.dtreviewed') %>% html_text() , reviews = html_nodes(.x, '.description') %>% html_text(.,trim = FALSE) , helpful = html_nodes(.x, '.revEntryAnsNum') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .} , user = html_nodes(.x, '.revUserFaceDtlUnder') %>% html_text(.,trim = FALSE) %>% {if(length(.) == 0) NA else .}, usage = html_nodes(.x, '.revRvwUserDisp') %>% html_text(.,trim = FALSE) )) Sys.sleep(5) df_reviews <- rbind(df_reviews, get_r_reviews)}view(df_reviews)------------------------------------------------------------------------------※留意事項：１行目の「url_txt」の右の”　”のところに、楽天市場の特定の商品の「みんなのレビュー」の一覧ページのURLを記入するのですが、末尾の「1.1/」や「2.1/」よりも前の部分のURLの「・・・/」までを記入します。「.」や「/」が過不足しないように注意する必要があります。　「for i」文の「i」がURLの末尾の「i.1/」のところに入る形です。この「i」の後ろに「.」と「1」と「/」を付け足しています。URLの末尾が「1.1/」「2.1/」「3.1/」「４.1/」「５.1/」と変化することで、無理やり、ページ送りをしています。※２行目の「pages_num <- 10」のところですが、数字の「10」のところにレビューのページの最終ページの数字を調べて記入します。５ページ目が最終ページであれば「５」を記入して「pages_num <- ５」とします。　なお、公開されているページの上限は「100」のようです。20,000件を超えるレビューがある商品でも100ページまでしか表示されませんでした。※必要なパッケージ　私の環境ですが、Rstudioを利用しています。上記コードに必要なパッケージは、おそらく下記のようなものではないでしょうか。いろいろと試行錯誤したので、上記コードには不要なパッケージもいくつか含まれているはずです（笑）。なお、Rstudioに未登録のパッケージは、「install.packages()」などによって、インストールしておく必要があります。library(rvest)library(purrr)library(pipeR)library(textreadr)library(RCurl) library(XML)library(tidyverse)library(lubridate)　楽天市場のレビューは、欠損値（入力がない項目）が多くあるので、どちらかというとスクレイピングがしにくくなっていると思います。欠損値のない項目だけにすればいいのでしょうが、レビューの「見出し」くらいはほしいと思いました。　「性・年代」の部分は、より広範囲の部分を取り込んでいるので、Excelの列の分割で、区切り位置を「スペース」にして分割して、切り分けます。その際、切り分ける「user」の列の右側に空の列を8列挿入しておきます。そうしないと、隣の「others」の列が上書きされてしまいます。　また、「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」の３項目の属性が同じなので、コード処理が面倒でした。というか、方法がよくわかりませんでした。【20190824：コード中の「others」を「usage」にして取得範囲を変更しました】【「商品の使いみち」「商品を使う人」「購入した回数」の３項目を含む範囲を「usage」として一括して取り込んでいます。今後の課題です。　Excelの列の分割で、区切り位置を「スペース」で分割すると３項目を簡単に切り分けることができます。ただし、３項目がそろっていないレビューの行では列がずれているので、フィルターで行を並べ替えながら、ずれた部分を整える必要があります。】　なお、例えば「見出し」のセルの中の「NA」の文字列が不要の場合は、Excel上で「置き換え」処理によって削除します。特に、ワードクラウドなどに使う場合は、必ず削除しておきます。削除が前提であれば、「’NA_99’」とか、普通の文字列に出てこないような文字列にしておくのがいいかもしれません。　レビューデータが入手できれば、あとはユーザーローカルさんのテキストマイニングツールやMicrosoft Power BIなどに取り込んで簡単に分析することができます。　結論としては、楽天市場のみんなのレビューのページで、ユーザーローカルのテキストマイニング結果のような分析情報（特に、「見出しクラウド」のような情報）が見られれば、スクレイピングのような面倒なことは不要になって、ユーザーも楽天もハッピーなのではないかと思います。　それができないのであれば、もっとスクレイピングしやすい形にしてほしいと思います。アマゾンの方が、スクレイピングしやすいということになれば、アマゾンの方が話題になりやすくなるので、楽天にとってもマイナスにしかならないと思います。　あるいは、「名前」などを除いたレビューデータが簡単にダウンロードできるようになっていればいいのにと思ったりもします。【参考ページ】：「AmazonのレビューデータをRとExploratoryでスクレイピングしてみた」（https://qiita.com/A_KI/items/6863d158b9c938055f5a）【参考ページ】：「stackoverflow」:Inputting NA where there are missing values when scraping with rvest】（https://stackoverflow.com/questions/45901532/inputting-na-where-there-are-missing-values-when-scraping-with-rvest）☆関連記事▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンですRグラフィックスクックブック ggplot2によるグラフ作成のレシピ集 [ ウィンストン・チャン ]価格：3672円（税込、送料無料) (2019/9/14時点)Rではじめるデータサイエンス [ Hadley Wickham ]価格：4320円（税込、送料無料) (2019/9/14時点)

2019.08.19

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▼テレビ用LEDバックライト：眼精疲労の改善にも効果あり

　米国では、テレビ用のLEDバックライト製品がかなりポピュラーなようです。　テレビの後ろにテープ型のLEDライトを貼って、テレビの後ろの壁を照らすことによって、テレビ画面と後ろの壁の明るさの差が低減します。そのことによって、画面が見やすくなり、眼精疲労にも効果があるようです。　欧米では、元々、間接照明がよく利用されているため、このような製品も普及しているようです。　夜、部屋の明かりを暗くして、映画や海外ドラマを楽しむ時に利用したい照明です。ルミヌードルカラー TV (2m) Mサイズ USBで接続できる液晶テレビ用 LEDバックライト Luminoodle TV MONITOR BIAS LIGHTING/メール便送料無料/価格：4298円（税別、送料別)(2019/8/20時点)楽天で購入ルミヌードルカラー TV (2m) Mサイズ USBで接続できる液晶テレビ用 LEDバックライト Luminoodle TV MONITOR BIAS LIGHTING/メール便送料無料/価格：4298円（税別、送料別)(2019/8/17時点)楽天で購入

2019.08.17

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▼JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析

　JPRiDEの新モデル・完全ワイヤレスイヤホン「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのテキストを分析しました。　　現時点のレビュー数は、アマゾンの方が楽天市場よりも多いため、アマゾンのレビュー（n=199）を分析対象にしています。▼「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューのReviewMetaによる評価では、不自然なレビューがほとんどないことが推定されています▼「JPRiDE TWS-520」のレビューは７月に始まったばかりです。Power BIでアマゾンのレビュー件数を日別に表示しています。▼「☆５個」のレビューの「見出し」をPower BIのWord Cloudで表示　以下では、ユーザーローカルのテキストマイニングツールによって、「JPRiDE TWS-520」のレビューの「本文」のテキストを分析しています。　結論から言うと、「JPRiDE TWS-520」の高評価の理由としては、「音質の良さ」「コストパフォーマンスの高さ」「ペアリングの簡単さ」「ケースのコンパクトさ」「デザインの良さ」などがあるようです。▼「☆の数」別の分析です　レーティングは、「☆５個」が111件、「☆４個」48件、「☆３個」18件、「☆２個」10件、「☆１個」12件という分布になっています。▼５段階のレーティングとレビューの中の単語の対応分析です▼「☆５個」のレビュー本文中の単語のワードクラウドです▼「☆５個」のレビューの中の単語の出現頻度です　名詞では、「音質」「音」の次に「ケース」という単語があります。▼「☆５個」のレビューの中の単語の共起分析です　「音質」と「良い」、「ケース」と「小さい」、「cospa」と「高い」、「ペアリング」と「できる」といった共起関係が見られます。▼「☆５個」のレビュー中の単語の分析です▼「☆５個」のレビュー中の単語の係り受け分析です　名詞と形容詞の係り受けでは、「音」と「良い」、「フィット感」と「良い」、「コスパ」と「良い」、「ケース」と「小さい」、「操作性」と「良くない」といった係り受けがあります。　名詞と名詞の係り受けでは、「ペアリング」と「簡単」のほか、「操作性」と「イマイチ」という係り受けも見られます。　「操作性」については、低く評価しているレビューもあるようです。　▼「☆５個」のレビュー中の単語の階層クラスター分析です▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー中の単語のワードクラウドです▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー中の単語の偏りの分析です▼レビューの中の単語で、左側が「☆５個」のレビューの特徴的な単語、右側が「☆１個」のレビューの特徴的な単語です▼レビュー中の単語で、左側が「☆５個」のレビューにより多く出現する単語、右側が「☆１個」のレビューにより多く出現する単語です。▼「☆５個」のレビューと「☆１個」のレビューに出現する単語の出現比率です※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析　「JPRiDE TWS-520」は、一定レベル以上の「音質」「ペアリングのしやすさ」「コンパクトなケースによる持ち運びのしやすさ」などの特長があるようです。　不自然なレビューはほとんどないようなので、アマゾンや楽天市場のレビューを参考にしながら、完全ワイヤレスイヤホンの入門機として検討してみるのもよさそうです。【第二世代完全ワイヤレスイヤホン (JPRiDE) TWS-520 】Red Dot Award 2018 受賞デザイン最新 Bluetooth 5.0 【イヤホンのみで 6.5 hrs ~ 連続再生 (旧モデル比 2倍 ~ 1.5倍) 】高音質 AAC オーディオ対応防水 IPX5 ハンズフリー通話各種音声アシスタント対応価格：4980円（税別、送料別)(2019/8/16時点)楽天で購入☆関連記事▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です

2019.08.16

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▼「JPRiDE」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」の楽天市場のレビューのテキストを分析：ReviewMetaでアマゾンのカスタマーレビューの信頼性の高さを推定できるJPRiDEの製品

　ワイヤレスイヤホンは、有線イヤホンには不要の充電池、無線通信装置といったコスト増の要因があります。同じくらいの音質であれば、ワイヤレスイヤホンの方が価格が高くても不思議ではありません。　しかし、イヤホンジャックなしのiPhoneの登場などによって、ワイヤレスイヤホンの市場は急拡大しているようなので、量産効果で充電池、無線通信装置のコストも低下しているでしょうから、低価格でも高音質の製品が増えているかもしれません。　低価格帯の製品は、家電量販店で扱われていないことが多く、試聴が難しいため、アマゾンや楽天市場のレビューは購入を検討する際の重要な判断材料です。　ところが、5000円前後のワイヤレスイヤホンのアマゾンのカスタマーレビューには、ReviewMetaで「100％不自然」だとされるものも見られます。試聴ができず、レビューも信頼できないのでは、困ってしまいます。　そんな中で、「不正レビュー」の否定を明言するJPRiDEの姿勢には好感が持てます。実際に、JPRiDEの製品のレビューをReviewMetaでチェックした結果でも、レビューの信頼性が高いことが推定されています。▼ReviewMetaによる、JPRiDEの「JPA2 608]のアマゾン・カスタマーレビューの評価▼ReviewMetaによる、「JPRiDE 708」のアマゾン・カスタマーレビューの評価▼ReviewMetaによる、「JPRiDE TWS-520」のアマゾン・カスタマーレビューの評価▼ReviewMetaによる、「JPRiDE JPT1」のアマゾン・カスタマーレビューの評価　　以下は、ワイヤレスイヤホン「JPRiDE 708」に対する楽天市場のレビューのテキストを分析した結果です。「JPRiDE 708」は、2018年８月下旬からレビューが始まり、今年の1月から3月頃にレビュー件数が多くなっています。　結論から言うと、「JPRiDE 708」の高評価の理由としては、「音質の良さ」、「コストパフォーマンスの高さ」、「ペアリングの簡単さ」などがあるようです。　「JPRiDE 708」の評価のされ方は、前の機種の「JPA2　608」と同じ傾向のようです。　「JPRiDE 708」のコードには、ロングとショートの２種類がありますが、その選び方によって満足度が変わる場合もあるようです。▼Microsoft Power BIで、「JPRiDE 708」の楽天市場のレビュー件数を日別に表示しています　レビューの日付は分散しています。▼「JPRiDE 708」の楽天市場のレビュー（ｎ＝789）のテキスト分析　「☆５個」が378件、「☆４個」313件、「☆３個」61件、「☆２個」14件、「☆１個」23件というレーティングの分布です。▼５段階のレーティングとレビュー中の単語の対応分析▼「☆５個」のレビューのテキストのワードクラウド▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の出現頻度▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の共起分析　「☆５個」のレビューには、「音質が良い」、「ペアリングが簡単」といった内容のレビューがあることがわかります。▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の２次元マップ▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の「係り受け分析」　「価格」が「安い」、「コスパ」が「最高」といった係り受けがあることがわかります。▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の「係り受け分析」：このツールでは、単語をクリックすると、その単語の係り受けを含む実際のレビューの文がいくつか表示されます。　「コード」と「長い」という単語の係り受け関係がありますが、「コード」の長さが自分に合っているかどうかで、満足度が変わる場合があるようです。「コード」は、ロングとショートの２種類あるので、その選択は慎重にした方がよさそうです。▼「☆５個」のレビューのテキスト中の単語の階層クラスター分析▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー：ワードクラウド▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー：単語の出現の偏り▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー：特徴語マップ▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー：ネガポジマップ　　「☆５個」のネガティブ寄りのところに「コード」という単語がありますが、やはり、コードの長さの選び方は重要のようです。▼左側が「☆５個」、右側が「☆１個」のレビュー：単語の出現比率　「☆１個」で、「充電」という単語がありますが、充電が持たないという初期不良なのかもしれません。※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析　低価格帯の製品は、価格帯に応じた音質だったりすると思いますが、通勤・通学時など、外出時に利用するのであれば、そんなに音楽に没入するわけにもいかないので、一定レベル以上の音質があれば十分だと思います。イヤーピースによって音質や装着感は変化するので、自分に合うイヤーピースを探す楽しみもあるかもしれません。　音質だけでなく、ペアリングの安定性や装着感、連続利用時間、操作性、防水性、耐久性、そして価格などを総合的に判断する必要がありますが、その判断材料として楽天市場やアマゾンのレビューは参考になるのではないかと思います。　▼「JPRiDE 708」【完全防水 IPX7 8.5時間連続再生 AAC aptX 上位コーデック対応】最新モデルブルートゥースイヤホン Bluetooth イヤホンワイヤレスイヤホン高遮音性 CVC6.0 ノイズキャンセリングマイク内蔵ハンズフリー通話価格：3980円（税別、送料別)(2019/8/15時点)楽天で購入[ JPRiDEブランドとは？： ]JPRiDEのイヤホンはリーズナブルなお求めやすさと高性能をバランス良く両立したブランドの商品です[ JPRiDE 708 の特徴 ]■最高峰スペックを搭載再生時間、防水性能、AAC & aptX 高音質コーデック対応、スポーツタイプ Bluetooth ワイヤレスイヤホンの最高峰のスペックを搭載。■８.５時間連続再生わずかな充電時間で、連続８.５時間再生、連続待機時間180時間。バッテリーの心配をする必要は、もうありません。（再生時間は、音量によって変動します。連続再生時間は　音量20% - 9時間10分、音量40% - 8時間50分、音量60%-8時間30分、音量80%-7時間35分、音量100%-7時間5分となっています。）■完全防水 IPX7 等級完全防水 IPX7 等級　は、３０分間、一定水深(1m) の条件に水没しても内部に浸水しない、という防水等級です。■高音質コーデック AAC & aptX に対応多くの他社製品では採用されていない AAC & aptX コーデック両方に対応。（※ iPhone が対応する高音質コーデックは AAC コーデックのみ。聞けば違いが分かります。）■独立音量コントロール搭載イヤホン側に相手機器と独立した音量調整機能を搭載。多くの機種にみられる　最小音量でも音が大きすぎる　という問題が起こりません。※ 一部のアンドロイド搭載スマホはこの機能に非対応となっています。（ iPhoneなど、iOS搭載機器は対応しています）■スマホ通話も快適 CVC 6.0 ノイズキャンセリングCVC 6.0 は通話時に効力を発揮する機能で、音楽再生時の環境音を相殺する ANC（アクティブノイズキャンセリング）機能とは異なります。[ 1年間長期のメーカー保証 ]* ご購入日より、1年間のメーカー保証が適用されます（正規代理店以外から偽物を購入すると、日本語説明書と、保証書が添付されておりませんので、ご注意ください）【第二世代完全ワイヤレスイヤホン (JPRiDE) TWS-520 】Red Dot Award 2018 受賞デザイン最新 Bluetooth 5.0 【イヤホンのみで 6.5 hrs ~ 連続再生 (旧モデル比 2倍 ~ 1.5倍) 】高音質 AAC オーディオ対応防水 IPX5 ハンズフリー通話各種音声アシスタント対応価格：4980円（税別、送料別)(2019/8/15時点)楽天で購入☆関連記事▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です

2019.08.15

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▼雑誌など第３者の高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビューのテキスト分析です

　雑誌レビューなど、第３者からの高評価をアピールしている「JPRiDE(ジェイピー・ライド)」ブランドのワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビュー（n=532）を分析してみました。「User Local」の「AIテキストマイニング」サービス( https://textmining.userlocal.jp/ )を利用して分析しています。　なお、分析対象のレビューには「JPA2 608]と「JPA2 MK2」の２機種に対するものが混在しています。　レーティング別（☆の数別）にレビューのテキスト分析を行いました。楽天市場のレビューでは、「見出し」があるものとないものがあるので、レビュー本文をテキストマイニングしています。　レーティングの分布ですが、「☆５個」が274件、「☆4個」181件、「☆3個」40件、「☆2個」17件、「☆1個」20件という形で、不自然さはない感じです。　結論から言うと、「JPA2」の高評価の理由としては、「音質の良さ」、「コストパフォーマンスの高さ」、「ペアリングの簡単さ」などがあるようです。なお、「JPA2 MK2」という機種では、有線接続もできる点が評価されているようです。▼レーティング別レビュー件数（n=532）▼左側が「☆１個」のレビュー、右側が「☆５個」のレビューです。▼レーティング別に、レビューのテキストに見られる特徴語をまとめています▼レーティング別の単語の出現傾向です。▼「☆１個」と「☆５個」のレビューの比較です▼「☆１個」と「☆５個」のレビューの比較です：レーティング別の単語の出現傾向の偏りをみています▼「☆１個」と「☆５個」のレビューの比較です。▼５段階のレーティングとレビューの対応分析です。▼「☆５個」のレビューの分析です：単語の出現頻度の一覧です▼「☆５個」のレビューの分析です　文章中に同時に出現する単語の組み合わせでは、「音質」と「良い」「満足」、「ペアリング」と「簡単」などが見られます。「JPA2 MK2」という機種は、有線接続対応なので、「有線」と「使える」という組み合わせも見られます。▼「☆５個」のレビューの分析です▼「☆５個」のレビューの分析です　「音質」-「良い」、「コストパフォーマンス」-「高い」、「ペアリング」-「簡単」などの単語の組み合わせが見られます。▼「☆５個」のレビューの分析です▼レーティング別の分析です▼レーティング別の分析です※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析▼ワイヤレスイヤホン「JPA2」の楽天市場のレビュー数の日別カウント　2017年の12月下旬が特に多くなっています。新モデルの登場によるものだと思われますが、2018年12月からレビュー件数が少なくなっているようです。　最新モデル Bluetooth イヤホン高音質ワイヤレスイヤホン【JPA1 MK-II の上位モデル JPA2】 Bluetooth 4.1 イヤホンランニングブルートゥースイヤホン bluetooth ワイヤレスイヤホン価格：3980円（税別、送料別)(2019/8/14時点)楽天で購入[ JPRiDE(ジェイピー・ライド) ブランドとは？： ]JPRiDEのイヤホンはリーズナブルなお求めやすさと高性能をバランス良く両立したブランドの商品です[ JPA2 の特徴 ]* シリーズ初、有線＆無線で使える2wayイヤホン(JPA2 MK2のみ)* シンプルでカンタン、片手で操作（プレイバック、音量調整、ハンズフリー通話）* ワークアウト中も使える防水・防汗性能* オーディオ用途にも使える高音質* ノイズキャンセル機能を搭載し、高音質なハンズフリー通話

2019.08.14

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▼ReviewMetaが「100％不自然」と推定したアマゾン・カスタマーレビューのデータ分析：疑わしいレビューが横行する中で、米国上院議員がアマゾンに「Amazon's Choice」の基準について質問しました：抜本的な不正レビュー対策が求められています

　アマゾンで販売されている、ある商品のカスタマーレビューがReviewMetaによって「100％不自然」と推定されました。　数日前に、レビュー件数は2049件でしたが、現在2029件になっています。　ReviewMetaに頼るまでもなく、2029件中、2027件が「☆５個」のレーティングなので、一見して不自然です。「☆１個」の２件は、この商品のレビューの不自然さへの警鐘を鳴らす内容でした。　この「一見すると、高評価」の商品は、「Amazon's　Choice」になっていたはずですが、現在は「Amazon's　Choice」の表記はなくなっています。　ロイターなどによると、米国の上院議員が、アマゾンに対して、「Amazon's　Choice」がどのような基準で決まっているのかを質問したそうです。　不正なレビューを組織的に行っている商品販売者が悪いと思いますが、そのようなことを許し、不正レビューが疑われる商品に「Amazon's　Choice」という指定までしているアマゾンの責任も問われているようです。　以下、冒頭で紹介した「疑わしい」レビューの疑わしさについて分析しています。　明らかに的外れなレビュー内容でない限り、レビューの内容から不正なレビューかどうかを判断することは不可能なので、レビューの外形的な特徴や重複状況などを分析するしかなさそうです。▼特定の日に投稿が集中しています　「疑わしい」レビューの投稿の日ですが、8月２日に541件、８月３日に498件と約半数のレビューがこの２日間に集中しています。　８月３日までの2027件のレビューは、すべて「☆５個」の評価です。8月７日と８日のレビューは、この商品のレビュー内容の不自然さを批判するものです。▼内容の重複が見られます　カスタマーレビューの書き出しから30文字までの文字列が同じものをカウントしてみると、半数弱のレビューに重複が見られました。　2027件中、同じものが２件あるレビューが369、同じものが３件あるレビューが58、同じものが４件あるレビューが1、重複のないものが1111件となっています。重複が多くなり過ぎないように、コントロールされているのかもしれません。　重複しているレビューを除いた、ユニークな内容の数は、「1111+369+58+1」＝1539件ということになります。なお、それらの内容の中には、明らかに別の商品についてのレビューも見られます。　普通の内容のレビューも数多くあります。中には「本物の高評価のレビュー」もあるかもしれませんが、その真偽を判断する材料はありません。　カスタマーレビューは、商品選びに役立っていると思うので、アマゾンには、抜本的な不正レビュー対策を期待したいと思います。☆関連記事▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです

2019.08.13

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▼地球に接近したNEOの日別の個数をMicrosoft Power BIで表示してみました

　NASAのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）からNEO（Near Earth Object）のデータをMicrosoft Power BI Desktopに読み込んで、NEOの観測個数を分析しています。　下図にあるように、地球に接近したNEOの観測個数には、月別の違いが見られます。▼「１LD(Lunar Distance)」以下の距離まで地球に接近したNEOの月別個数＜2000年~2018年の計＞▼下図は、2016年から2018年の３年間に、「１LD」以下の距離まで地球に接近したNEOの日別の個数（濃い赤色・３個以上、赤色・２個、グレー・１個）を、カレンダービジュアルで表示したものです。　上の図で、地球に接近したNEOの観測個数は、6月~8月頃に少ない傾向があることがわかりますが、2016年から2018年の日別の接近個数（１LD以下のもの）を日別のカレンダービジュアルで見たものが下図です。この３年間で見ても、6月~8月頃の観測個数が少ないことがわかります。　　Power BIでは、日別データをカレンダービジュアルに簡単に表示させることができるので便利です。▼2010年から2019年7月までの期間に、１LD以下の距離まで地球に接近したNEOの月別の観測個数☆関連記事▼【平均値の差の検定をしてみました】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。▼「世界の平均気温偏差（℃）」のデータの前処理が、ExcelのPower Queryエディターでもできました：Power Queryエディターは便利です！：簡単に行方向のデータを列方向にできます▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？

2019.08.13

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▼JVCケンウッドの高評価イヤホン「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のカスタマーレビューを比較

　JVCケンウッドの「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のアマゾン・カスタマーレビューを「User Local」の「AIテキストマイニング」サービス( https://textmining.userlocal.jp/ )を利用して比較してみました。　5,000円以下の有線イヤホンの価格コムでの口コミ件数の１位はJVCケンウッドの「HA-FX3X」でしたが、ソニーの「MDR-EX450」も４位となっていて、「MDR-EX450」も人気のあるモデルです。　ユーザーローカルテキストマイニングツールでは、表形式のデータを読み込んで、「☆の数」別のレビューの分析などもできます。　そこで、JVCケンウッドの「HA-FX3X」とソニーの「MDR-EX450」のアマゾン・カスタマーレビューのスクレイピングデータから、それぞれ「☆の数」が４または５の高評価のレビューを抽出したものを合体させて、テキストマイニングツールに読み込み、商品別にレビューの「見出し」を分析してみました。　結論から言うと、「低音」を重視する人は「HA-FX3X」を、「音のバランス」を重視する人は「MDR-EX450」を選ぶのがよさそうです。　以下は、「HA-FX3X」と「MDR-EX450」のそれぞれの高評価者（4または５）のレビューの「見出し」のテキストを商品間で比較したものです。・「HA-FX3X」と「MDR-EX450」とも高評価のレビューを対象に分析しているので、当然、「音」「音質」について好評を得ていますが、「HA-FX3X」では、「音質」の中でも特に「低音」への言及が多く、「MDR-EX450」は「音のバランス」への言及が多いようです。・「HA-FX3X」、「MDR-EX450」ともに、「コストパフォーマンスの良さ」が評価されています。・「MDR-EX450」では、頻出語に「絡む」という単語が見られますが、「コードが絡みにくい」という特徴について言及する人が多いようです。▼ユーザーローカルのテキストマイニングツールの分析結果：「HA-FX3X」（n=779）、「MDR-EX450」（n=178）▼レビューの「見出し」から単語を抽出した「ワードクラウド」：左側が「HA-FX3X」、右側が「MDR-EX450」　※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには、「安心感」がありますソニー　SONY ［マイク付］カナル型イヤホン（グレー) MDR-EX450AP H 1.2mコード[MDREX450APH]価格：3149円（税別、送料別)(2019/8/12時点)楽天で購入「マイク付き」タイプです☆関連記事▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです

2019.08.12

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▼3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」で行ってみました：こんな分析ツールがあったとは、驚きです

　先日購入した、3000円クラスの高評価イヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビューのテキスト分析を「User Local」の「AIテキストマイニング」サービス( https://textmining.userlocal.jp/ )で行ってみました。　　「User Local」の「AIテキストマイニング」は、ブラウザで利用する分析ツールで、テキストマイニング用のアプリなどは一切不要です。現在、無料で利用できます。ユーザー登録をすると、利用できる分析メニューが増えます。　使い方は簡単で、「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビューの場合であれば、スクレイピングした内容のExcelファイルをアップロードするだけです。　あるいは、アマゾン、楽天市場、価格コムなどのレビューのページ全体をコピペするだけで、レビューのテキスト分析ができる「整形ツール（ベータ版）」もあります。ただし、現状では、読み込めるレビューは１ページ分だけのようです。これで、1000件以上のレビューなども取得できるようになれば、Rでのスクレイピングも不要ということになります。　分析対象ファイルをアップロードするだけで、「見出し」の単語の頻度分析、「☆の数」別の分析、「☆の数」と「見出し」の単語の対応分析など、一通りの分析が一瞬で出来上がります。　もちろん、「見出し」ではなく「レビューの本文」の列をテキスト分析の対象にすることもできます。　出力したグラフを画像ファイルとしてダウンロードすることもできます。頻出語の一覧を文字コードを選んで書き出すこともできます。　「User Local」の「AIテキストマイニング」だけで、KH-Coderのようなテキストマイニングソフトで行うような分析ができるというのはすごいことです。「対応分析」「階層クラスター分析」など、KH-Coderと分析メニューがよく似ています。「HA-FX3X」は、「低音」「重低音」をはじめとする「音質」と「コストパフォーマンス」などが高く評価されています。▼「☆の数」別の「見出し」の分析▼「☆の数」別の「見出し」の分析▼「☆の数」別の「見出し」の分析▼「☆の数」別の「見出し」の分析▼「☆の数」別の「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が５個のレビューの「見出し」の分析▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析▼「☆の数」が「１」と「５」での「見出し」の分析▼レビューの「見出し」の列を時系列で並べたものを読み込ませて分析対象としました※ユーザーローカルテキストマイニングツール( https://textmining.userlocal.jp/ )で分析　以上は、「User Local」のツールの分析出力例でしたが、カスタマーレビューの分析では、Power BIのWord Cloudに「見出し」を表示させて、「☆の数」別に絞り込んで、インタラクティブに見るのが一番わかりやすいと思います。　テキストマイニングで、「レビューの本文」を単語レベルに分解しても、必ずしもわかりやすくなるわけではありません。　形態素解析の限界で、例えば、「買う」と「良い」という２つの単語が含まれる文があっても、「買って良かった」なのか、「買ったけれど良くなかった」なのか、は「買う」と「良い」という２つの単語だけではわかりません。　やはり、「見出し」のような短文であれば、形態素解析なしで、Power BIのWord Cloudにそのままを表示させて見るのが最もわかりやすいと思いました。　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには、「安心感」があります☆関連記事▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです　

2019.08.11

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▼カスタマーレビュー分析で、Microsoft Power BIの「Word Cloud」とスライサーの組み合わせは便利です：3000円クラスで、高評価のイヤホン「HA-FX3X」のカスタマーレビューのテキスト分析

　先日、購入したJVCケンウッドのイヤホン、「HA-FX3X」のアマゾンのサイトでのカスタマーレビューのテキストを分析しています。　アマゾンのサイトからスクレイピングしたカスタマーレビューのデータをMicrosoft Power BIに読み込むと、「簡単な分析」ができるようになります。▼「☆の数」のレーティングの経年推移を見ることができます。　わずかですが、最近のレーティングは低下しているかもしれません。▼「☆の数」別、レビューした「年」や「月」別に絞り込んで、レビューの「見出し」をWord Cloudに表示させ、評価の概略を俯瞰できます　カスタマーレビューのデータをMicrosoft Power BIに読み込みます。　Power BIのカスタムビジュアルの「Word Cloud」を追加して、レビューの「見出し」をWord Cloudで表示させるようにします。　レビューの「見出し」には、レビュー内容の要点を示しているものが多くあるので、レビュー本文をテキストマイニングするよりも、商品への評価がわかりやすいかもしれません。　「☆の数」やレビューした「時期」で、表示させる「見出し」を絞り込めるように、スライサーやグラフを設定します。　「HA-FX3X」のレビュー件数は1,000件を超えているので、Word Cloudで表示させる「見出し」の数を適切に絞り込んで見る必要があります。　レビューの「見出し」を、「☆の数」別や、レビューした時期別に絞り込んで見ることによって、商品への評価を俯瞰できるようになりました。　なお、レビュー件数が少ない商品の場合は、絞り込みは不要かもしれません。▼「☆の数」が4または５で、2019年のレビューの「見出し」をWord Cloudで表示しています。▼下の図は、「☆の数」が５で、2012年のレビューの「見出し」をWord Cloudで表示しています。　レビューの「見出し」を見ることによって、「HA-FX3X」への高い評価の理由を知ることができます。　「HA-FX3X」は、「低音」を中心に「音質」が好評で、「コストパフォーマンス」や「デザイン」「耐久性」の側面も評価されているようです。　レビューの「見出し」を「☆の数」などの条件で絞り込んで「Word Cloud」で一覧するというのは、商品への評価を短時間に把握する手段として有効だと思います。▼下の図は、「☆の数」が１または２で、2019年のレビューの「見出し」を「Word Cloud」で表示しています。　低い評価の理由としては、音質や耐久性への不満のほか、「不良品」「偽物」といったこともあるようです。　LRの区別ですが、確かに表示はわかりにくいです。でも、わかりにくいのは、「HA-FX3X」に限ったことではないと思います。Lの方に小さな突起があったりしますし、慣れてくると、耳に入れる部分の傾きで区別できるようになりました。-------------------------------------------------------------------------　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには「安心感」があります☆関連記事▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです

2019.08.10

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▼アマゾンのカスタマーレビューを購入の判断材料にする場合、「ReviewMeta」（レビューメータ）によるチェックが役立ちます

　先日、購入したJVCケンウッドのイヤホン、「HA-FX3X」のアマゾンのサイトでのカスタマーレビューのテキストを分析していますが、分析の前に「カスタマーレビューの信頼性」を評価しておくことも重要だと思います。　信頼性の乏しい「カスタマーレビュー」をいくら詳細に分析をしても意味がないからです。　関係者が大量にレビューを書き込んでいるのだろう、と思われる商品も見かけます。有名ブランドでもないのに、レビュー件数が多く、評価がきわめて高い場合は怪しいと思った方がいいかもしれません。　「ReviewMeta」（https://reviewmeta.com）は、アマゾンのカスタマーレビューの信頼性を評価してくれます。評価結果は英文ですが、日本のアマゾンのカスタマーレビューも評価することができます。　「ReviewMeta」は、アマゾンのサービスではなく、アマゾンとは独立したところが評価を行っています。もちろん、「ReviewMeta」の評価は「推測」ということになりますが、判断材料が何もない場合には参考になるのではないでしょうか。　利用方法は簡単で、「ReviewMeta」のサイトのURL入力窓に、アマゾンの商品のページのURLを貼りつけるだけです。　また、Chromeブラウザにアプリを登録することもできます。アプリを登録したChromeブラウザでアマゾンの商品ページを閲覧していると、すでに評価済み商品の場合は、レビューの評価によって、「ReviewMeta」のアイコンの点数の表示が緑になったり赤になったりするようです。　Chromeブラウザの「Reviewmeta」アプリをクリックするだけでカスタマーレビューへの評価を開始したり、詳細レポートを見たりすることができます。　なお、評価済みの場合でも、時間が経っていてレビュー数が増えている時には、「Refresh Report」をクリックして、評価を更新することができます。▼最初にサイトを訪れた場合、注意事項が表示されるので、利用する場合は、「同意」ボタンを押します。▼「HA-FX3X」のカスタマーレビューを評価したページ　：　https://reviewmeta.com/amazon-jp/B005B9CFXK　下図は、「HA-FX3X」の評価結果のページです。ここで重要なのが、左側のアマゾンのRatingの「Reviews」の数と、「ReviewMeta」が評価して調整したRatingの「Reviews」の数が変化していないという点です。　つまり、「怪しいReviewはないようだ」という評価結果になります。ということは、1,039件のレビューをすべて分析しても問題はなさそうです。▼「HA-FX3X」のカスタマーレビューの評価レポート　黄色の「WARN」は、疑わしい投稿者がいる、ということを示していますが、「HA-FX3X」についてしかレビューをしていない「One-hit wonder」が10％未満の割合でいる、ということでした。「One-hit wonder」が疑わしいというより、「One-hit wonder」の割合が高いと疑わしい、ということだと思います。　緑色の「PASS」の項目は、「問題ないでしょう」という評価結果を示しているようです。　右側の「N/A」は評価項目が日本語に対応していないことを示しているみたいです。▼「Word Count Comparison」のところで、カスタマーレビューの語数に二つの山が見られ、この商品カテゴリーの平均語数よりも多いレビューがあることがわかります。--------------------------------------------------------------------------▼疑わしいレビューが多いと思われた商品のレビューの評価結果　　「HA-FX3X」とは無関係の、ある商品で、アマゾンのレビューが、「2,128件による4.5点の評価」となっていましたが、「ReviewMeta」がカスタマーレビューを評価した結果では、不自然なレビューを取り除いて、「356件による3.5点の評価」になっています。　2,128のレビューのうち、信頼できそうなレビューは356しかないようだ、ということが驚きです。　これは、極端な例かもしれませんが、魅力的な商品に見えるけど、カスタマーレビューが疑わしいと思ったら、「ReviewMeta」でチェックするのがよさそうです。【追記：もっとすごい例がありました：100％疑わしい！】　2,000件がすべて☆5個というのは常識的にみてもおかしいです。「アマゾンで購入してレビューを書く」という仕事があるようです。一部の商品のカスタマーレビューは、まったく信頼できない状況にあるようです。--------------------------------------------------------------------------　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには「安心感」があります☆関連記事▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです

2019.08.10

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▼先日購入したイヤホン「HA-FX3X」のアマゾン・カスタマーレビュー分析：低音の良さ、コスパなどが高評価の理由のようです：3000円クラスで、高評価のイヤホンです

　先日、購入したJVCケンウッドのイヤホン、「HA-FX3X」のアマゾンのサイトでのカスタマーレビューのテキストを分析しています。　どこで購入するにしても、アマゾンのカスタマーレビューが役立つ場合があると思います。　イヤホンの音についての評価は、聴力や音の好み、聴く音楽のジャンルなど、個別的、主観的な要素が多いので、一個人の感想・評価はあてになりません。　できるだけ多くの人の評価を俯瞰して傾向をつかむことが役に立つと思います。　レビューのテキスト分析から、「HA-FX3X」が、どのような評価を得ているのかがわかってきます。　「HA-FX3X」のレビュー件数は、1,039件と多いので、レビューの内容を要約するために、テキストマイニングの手法を用いました。　まず、アマゾンのカスタマーレビューをすべてスクレイピングしましたが、レビューの「☆☆☆☆☆」の評価、購入した色などの情報もすべてスクレイピングできているので、とりあえずMicrosoft Power BIにデータを取り込みました。　アマゾンのレビューでの評価は、アマゾン独自の評価方法があるらしく、「3.9」となっていますが、単純平均では、4.04となっています。「☆が５個」の評価者は、1,039人中の543人となっています。　レビューしている人が購入した「HA-FX3X」の色では、「ブラック」（481）、「クリムゾンレッド」（314）、「ステルスブラック」（244）の順になっていて、「ブラック」が最も多くなっています。　 Power BIに追加できるカスタムビジュアルに、「ワードクラウド」があったので、レビューの本文ではなく、「見出し」部分を表示させてみました。「重低音」「低音最高」「お気に入り」「普通です」「偽物に注意」といった単語が目立っています。　スクレイピングしたデータを、テキストマイニングソフトの「KH-Coder」で読み込み、「見出し」に出てくる単語の頻度を見てみました。　「良い」「音」「低音」「最高」「重低音」「音質」「コスパ」などの単語が見出しに多く使われていることがわかります。　「☆の個数」と見出しの単語の組み合わせを、「対応分析」で見ると、右上にある「☆５個」と「価格」「コスパ」「重低音」といった単語が近い距離にあります。高い評価の背景には、「コストパフォーマンス」や「重低音」への評価があるようです。　なお、左上の「☆１個」の近くには、「偽物」という単語が近くにあり、「偽物」への評価が低評価と関連していることがうかがえます。　▼テキスト分析は、データの前処理が膨大になりそうです　　「R」でアマゾンのレビューをスクレイピングできるということで、ネットの情報を基にレビューの情報をスクレイピングできました。　スクレイピング自体は、ネットで紹介されていたRのコードをRStudioにコピペして、必要な部分を修正するだけでできましたが、RからCSVファイルへの書き出しの際に、一部エラーが起きました。　文字列中のカンマの誤認だけならいいのですが、「‼︎ 」などの特殊記号や絵文字が英数字の表記になったりしました。特殊記号や絵文字は、今回のテキストマイニングには不要の情報ですが、できればエラーはない方がいいと思います。　Rのコマンドによる「書き出し」を研究中です。文字コードの処理法などをいろいろと検討する必要がありそうです。テキスト分析は、膨大な前処理を必要とするようです。　RStudio Source Editorに表示されたスクレイピング結果をExcelシートにコピペする方法であれば、文字化けなどのエラーが一切なかったので、仕方がないので、1039件分のデータを何回にも分けて、RStudio Source EditorからExcelシートにコピペしました。※参考サイト：「AmazonのレビューデータをRとExploratoryでスクレイピングしてみた」（https://qiita.com/A_KI/items/6863d158b9c938055f5a）　HA-FX3X　：　公式の製品情報ページ【アウトレット】JVC HA-FX3X 重低音 XX メタルボディインナーイヤーイヤホン HA-FX3X-B HA-FX3X-R 密閉式価格：3150円（税別、送料別)(2019/7/1時点)楽天で購入公式ストアには「安心感」があります☆関連記事▼最近購入した有線イヤホンHA-FX3X：低音から高音まで、バランスがよい感じです

2019.08.09

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▼米国の銃器による年間約４万人の死亡者数を州別に見る：人口比の死亡者数では、アラスカ州が最悪で、ハワイ州が最良：Microsoft Power BI Desktopによる分析です

　米国では、銃乱射事件が頻発していますが、米国CDC（Centers for Disease Control and Prevention：疾病管理予防センター）のサイトにあった「銃器による死亡者数」の州別のデータを見てみました（https://www.cdc.gov/nchs/pressroom/sosmap/firearm_mortality/firearm.htm）。　ダウンロードしたのは、州別の、銃器による「死亡者数と人口10万人あたりの死亡者数」のデータで、2005年と「2014年から2017年」の５年分です。　Microsoft Power BI Desktopを利用して、2014年から2017年の４年間のデータについて分析しました。　米国の「銃器による死亡者数」は、2014年から2017年にかけて増加しています。2017年は、４万人弱が銃器によって亡くなっています。この中には、自殺も含まれています。　また、「銃器による死亡者数」と「銃器による人口10万人あたりの死亡者数」には、かなり地域差があることがわかります。　　　下の散布図は、横軸が「年間の人口10万人あたりの死亡者数」の４年間平均、縦軸と円の大きさが「年間の死亡者数」の４年間平均です。　人口比の死亡者数で見ると、アラスカ州が最悪で、ハワイ州が最良のようです。　死亡者数では、テキサス州やカリフォルニア州、フロリダ州の３州が特に多くなっています。　危険なイメージもあるニューヨーク州ですが、「銃器による人口10万人あたりの死亡者数」はかなり低くなっています。▼Power BIのテーブルのリレーションシップによって、日本語の州名を表示　CDCのサイトからダウンロードしたデータでは、州の名前がアルファベットの略称になっていて、さっぱりわかりませんでした。　そこで、Wikipediaにあった米国の州名の表（略称、日本語名称などの一覧表）をPower BIに取り込んで、CDCの表とリレーションシップを作成し、CDCのデータの分析に日本語の州名が利用できるようにしています。【↓グーグルのBIツールによるレポートのURL】　Power BIの場合、有料プランでしかレポートをWeb公開ができないようなので、グーグルのBIツールで作成したレポートを公開しています。Chromeブラウザ以外だとうまく表示されないかもしれません。IEやEdgeでは、表は見られますが、グラフが表示されないようです。https://datastudio.google.com/embed/reporting/1ZptM5-k5PS4x0TrRwVtE3bM16NybM-EV/page/Gy9w※データポータルの動作は、Chrome、Firefox、Safari の各ブラウザでテスト済みです。☆関連記事▼【平均値の差の検定をしてみました】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。▼「世界の平均気温偏差（℃）」のデータの前処理が、ExcelのPower Queryエディターでもできました：Power Queryエディターは便利です！：簡単に行方向のデータを列方向にできます▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？

2019.08.08

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▼【平均値の差の検定をしてみました：ｔ検定とベイジアン統計の検定も】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます

　NASAのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）からNEO（Near Earth Object）のデータをMicrosoft Power BI Desktopに読み込んで、月別にNEOの観測個数を分析しています。　2001年の10月、2002年の10月、・・・、2018年の10月というように、同じ月について、各年の観測個数の分布状況を示したのが、下の箱ひげ図です。箱の中にある●が平均値、線が中央値を示しています。　NEOの観測個数の年によるバラツキが大きいと、箱やひげの長さが長くなります。年によるバラツキが小さいと、箱やひげの長さは短くなります。　11月は、箱の長さや上ひげの長さが長いので、年によってNEOの観測個数がかなり異なっていることがわかります。　６月、７月、８月は箱の長さが短く、NEOの観測個数の少ない年ばかりであることがわかります。　▼10月と８月の２群で、NEOの観測個数の平均値について、「平均値の差のｔ検定」をしてみました　　統計的仮説検定では、標本データから母集団についての推測を行うことになりますが、NASAのNEOデータを標本データ、母集団をまだ発見されていないNEOも含めた全体の集団と捉えて、統計的仮説検定をしてみました。　帰無仮説は、「10月と８月のNEOの観測個数の平均値は同じである」というものです。この帰無仮説について、２群の平均値の差のｔ検定を行いました。　群馬大学の青木先生のサイトに、ｔ検定の結果を出力する計算ツールがあります（http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/JavaScript/ttest2.html）。　そのツールのデータ入力窓にデータを貼り付けると、ｔ検定の出力結果を表示してくれます。　なお、等分散性の検定で、10月と８月の年別観測個数の分散が等しい確率が低い、という結果になっています。これは、「等分散が仮定できないとき」に当てはまるので、「Welch の方法」でのｔ検定の結果を見ます。　すると、「P 値 = 0.00019」となっています。これは、「10月と８月のNEOの観測個数の平均値は同じである」という帰無仮説が正しいとした場合に、今回のデータが得られる確率が極めて小さいことを示しています。そこで、対立仮説「平均値に差がある」が採用されることになります。　10月と８月のNEOの年別観測個数の平均値には、１％（0.01）水準で有意差があるということになります。　　　そして、どの程度の違いがあるのか、という「効果量（effect size ｄ）」の値が、1.46828となっていますが、これは、「とても大きい（very Large ）」違いがあると解釈される値です。　10月は、８月に比べて地球に接近するNEOの個数の平均値がとても多い、と言えるようです。--------------------------------------------------------------▼入力データ８月：0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,2,1,1,1,3,210月：0,0,1,1,2,2,5,5,4,6,4,3,5,4,2,5,11,4--------------------------------------------------------------▼検定結果出力第一群：8月　標本サイズ = 18　平均値 = 0.611111　不偏分散 = 0.839869 第二群：10月　標本サイズ = 18　平均値 = 3.55556　不偏分散 = 6.84967 二群の等分散性の検定　 F 値 = 0.122615　自由度 = ( 17, 17 )　 P 値 = 0.000078　（両側確率）通常の t 検定（等分散性が仮定できるとき）　 t 値 = 4.50494　自由度 = 34　 P 値 = 0.00007 等分散性が仮定できないとき（Welch の方法）　 t 値 = 4.50494　自由度 = 21.10715　 P 値 = 0.00019　（小数自由度に対応した正確な値） effect size g = 1.50165effect size d = 1.46828--------------------------------------------------------------　▼ベイジアン統計の手法でも、平均値の差があることが確認できます　P値、帰無仮説を用いる従来型の統計学での検定は、帰無仮説、対立仮説の関係がわかりにくいのですが、ベイジアン統計による検定は単純明快な感じがします。　　ベイジアン統計では、母集団の平均値や標準偏差に唯一の真の値を想定せず、母集団の平均値や標準偏差も分布するという考え方がベースになっています。　下図は、ベイジアン統計の考え方で２群の平均値の差を検定する「BEST」というRのパッケージ（https://cran.r-project.org/web/packages/BEST/index.html）を用いて、MCMC法によって10月と8月の平均値の差の分布を導き出したものです。　「平均値の差」の平均は3.36で、下図の95％HDI区間「1.97~4.68」には、ゼロが含まれていないので、２群の平均値には差があるということになります。　事前分布（priors）によって、また、MCMCの設定で結果が少し変化する点に留意する必要がありますが、「差がある確率は何％」と明快な結論が出るので、結果の解釈はわかりやすいと思います。　この平均値の差のデータ分布図からすると、95％HDI区間どころか、100％HDI区間にゼロが含まれていないので、「２群の平均値に差がある確率は、100％」である、ということになると思います。※「R」を利用しなくても、オンラインでベイジアン統計の「２群の平均値の差の検定」ができるサイトがあります（Bayesian Estimation Supersedes the t-test (BEST) - Online：http://sumsar.net/best_online/）。　MCMCの様子がアニメーションとして見られるので、楽しい感じです。P値にこだわらないのであれば、このサイトで２群の平均値の差の有無を判断するのもいいかもしれません。☆関連記事▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。▼「世界の平均気温偏差（℃）」のデータの前処理が、ExcelのPower Queryエディターでもできました：Power Queryエディターは便利です！：簡単に行方向のデータを列方向にできます▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？

2019.08.07

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▼NECが「空飛ぶクルマ」の試作機公開：早く実用化してほしいと思います：でも、名称には違和感があります：「クルマ」として道路を走ることは想定されていないようです

　NECが、「空飛ぶクルマ」という新機軸を打ち出しました。巨大なガジェットという感じです。　とりあえず、貨物輸送用として実用化を目指すようですが、早く実用化されるといいと思います。　NECの試作機の情報：https://jpn.nec.com/press/201908/20190805_01.html　ただ、「空飛ぶクルマ」という名称は実態とはかなり違うのではないか、という気がします。　オート３輪の形をしたドローンですが、少なくとも試作機は公道を走行することは想定されていないようです。　もちろん、「空飛ぶクルマのようなもの」という意味だとは思いますが、どう見ても「クルマ」ではないと思うので、「貨物輸送用無人ドローン」といった方向で、何かいい名称を考えてほしいと思います。　海外のメディアでは、「空飛ぶビークル」といった表現もありましたが、確かに「クルマ」よりも「ビークル」の方が適切な気がします。

2019.08.06

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▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？。少ないのは８月？：月別にかなり違いが見られます：Microsoft Power BI Desktopは、無料で利用できる、インタラクティブなインフォグラフィック作成ツールです

▼地球に接近する小惑星の数が多いのは10月頃？　NASAのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）からNEO（Near Earth Object）のデータをMicrosoft Power BI Desktopに読み込んで、月別にNEOの観測個数を見てみました。　分析対象データを、下段にあるスライサーで、「2000年から2018年まで」と「地球に１LD（Lunar Distance）以下の距離まで接近した」という条件で絞り込んでいます。　左側の「カード（数字情報）」を見ると、上記の条件に該当する小惑星の個数は「443個」で、その中の最大のものは「190ｍ」で、最も接近したものの距離は「0.03LD」であることがわかります。なお、「190ｍ」サイズのものが、「0.03LD」まで接近したということではありません。　月別の観測個数の棒グラフを見ると、10月が64個、3月が62個、11月が60個と60個を超えています。一方、６月は16個、７月は12個、８月は11個となっていて、「６月~８月」が比較的少ないことがわかります。　10月は8月の6倍近い個数なので、月による違いはあるようです。　　月別の違いということは、地球の公転での位置に関係しているので、宇宙空間の場所によって小惑星の通る数が異なっているのでしょうか。　あるいは、月によって、天候など、観測の環境が異なっているということなのかもしれません。▼インタラクティブ性のあるインフォグラフです　下の図は、棒グラフの「８月（Aug）」の棒をクリックして選択した状態です。　クリックした月以外の月の棒はグレーアウトして、左側の「カード」の情報は「８月」のデータについての情報に切り替わります。インタラクティブ性があることによって、より詳細な情報を得ることができます。▼インフォグラフィック作成ツールとしてのMicrosoft Power BI Desktop　Microsoft Power BI Desktopは、簡単なインフォグラフィック作成ツールとして利用できます。しかも、無料で利用できます。　Excelのピボットグラフでもある程度可能ですが、「スライサー」によって、分析対象データを絞り込んで、グラフなどのデータを表示させることができます。　また、上の図のようなレポートをPower BI Desktopで作成して、「Power BI」に「発行」しておくと、他のパソコンやiPhoneの「Power BI」アプリでも同じレポート画面を見ることができます。　　　単に既存のレポートを見るだけでなく、iPhoneのアプリ上で、スライサーの設定を変更してレポートの内容を変化させることもできます。　下の図は、iPhoneの画面で「地球に接近した距離（LD）」のスライサーを「２LD以下」に変更した時のレポート画面のスクリーンショットです。　分析対象データの条件変更により、「カード」の数字やグラフが連動して変化しています。　このようなインタラクティブなインフォグラフィックレポートが作成できるのも「Power BI」の魅力です。☆関連記事▼【平均値の差の検定をしてみました：ｔ検定とベイジアン統計の検定も】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には、統計的に有意な差が見られます▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。▼「世界の平均気温偏差（℃）」のデータの前処理が、ExcelのPower Queryエディターでもできました：Power Queryエディターは便利です！：簡単に行方向のデータを列方向にできます▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？

2019.08.06

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▼「世界の平均気温偏差（℃）」のデータの前処理が、ExcelのPower Query エディターでもできました：Power Queryエディターは便利です！：簡単に行方向のデータを列方向にできます

　気象庁の「世界の平均気温偏差（℃）」のデータは、行方向（横方向）に１月から12月のデータが並ぶ形（１月から12月までの12個の「列」が並ぶ形）で、扱いにくいため、分析しやすくするためには、データ形式を変換する必要があります。　　Accessのユニオンクエリでの処理と同じことが、Power Query エディターでもできました。横方向のデータを縦方向にする方法としては、最も簡単かもしれません。　　行データを列データに変換するには、Excelでは、VBAなどで処理する必要があると思い込んでいましたが、ExcelのPower Query エディターで、１月から12月の平均気温偏差の列を選択して、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、簡単にデータ形式の変換ができました。これは、簡単で、便利です。　でも、「列のピボット」を設定した覚えなどないのに「解除」というのも、用語としてはわかりにくいです。　クエリなので、元データの更新にも対応していて、最新のデータへの更新も簡単です。データメニューで「更新」をするだけでクエリのデータも更新されます。　Power BI DesktopにもPower Query エディターがあるので、データ形式の変換はPower BIでもできました。　Accessの方法でも、一度クエリを作成しておけば、テーブルにデータが追加されてもクエリはそのままでいいので、Power Query エディターの方法とAccessの方法とは、あまり変わらない感じだと思います。　これまでAccessのようなデータベースソフトで扱ってきたデータベーステーブルを、ExcelやPower BIで利用できるようになってきている、ということのようです。▼気象庁の「世界の平均気温偏差（℃）」のデータをPower BI Desktopに読み込む手順　１．気象庁のサイトからデータを取得します。（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/mon_wld.html）２．ブラウザに表示された数字をコピーして、Excelのシートに貼り付けます。CSV形式のテキストデータなので、「区切り位置指定ウィザード」を利用して表形式のデータにします。３．Excelシートで、取り込んだデータのすべての列を選択した状態で、データメニューの「データ取得」の「テーブルまたは範囲から」を実行し、「●先頭行をテーブルの見出しとして利用する」として「テーブルの作成」を行います。４．Power Query エディターが起動するので、１月から12月の列を選択した状態で、右クリック、「列のピボット解除」を選択すると、行方向のデータが列方向のデータに変換されます。列見出しの名前を適切なものに変更します。５.日付型の「年月データ」の列を加えておきたいので、既存の「年」の文字列と「月」の文字列を結合して、データ型を日付型にします。まず、「年」と「月」の列の型を文字列にしたうえで、カスタム列を追加して、「=Text.Combine({[年], "年",[月]})」という、テキストの結合処理をします。その後、そのカスタム列の型を日付型に変換します。「カスタム」の列名も変更しておきます。　日付がすべて「１日」になっていますが、「年」と「月」しか利用しないので、問題ありません。６.とりあえず、クエリが完成したので、メニューの左上の「閉じて読み込む」を選択します。そうすると、クエリで処理されたデータの表ができます。その表のあるシートの名前を適切なものに変更し、Excelファイルを閉じます。７．Power BIで、ファイルメニューから、「データを取得」を選び、Excelファイルを開き、上記のクエリで処理された表のあるシートを選び、データを読み込みます。　Power Query エディターの作業部分は、Excelではなく、Power BI Desktopで行うこともできると思いますが、Power BI Desktopでの操作には慣れていないので、できるだけExcelを利用する形にしました。　Power BI Desktopでは、webページの表をスクレイピングしてデータを取得することもできるようです。今度、試してみたいと思います。▼Power BI Desktopで、カスタムビジュアル「Small Multiple Line Chart」を利用して、複数グラフの一覧を一度に作成することができました。「世界の月別平均気温偏差（℃）」の1980年からの推移のグラフです。▼温暖化が進行している地球の夏を乗り切るためのグッズを楽天市場で検索楽天市場で「冷却枕」を見る楽天市場で「Nクール」を検索する楽天市場で「USB扇風機」のランクイン商品を検索する楽天市場で「ネッククーラー」を見る☆関連記事▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、PowerBIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.05

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▼アマゾン・プライ・ムビデオ：「Good Omens（グッド・オーメンズ）」を見終えました：「アマゾン×BBC」の作品はおもしろい？

　アマゾン・プライム・ビデオの「グッド・オーメンズ」シーズン１を見終えました。とてもおもしろい内容で、６エピソードはあっという間でした。　　　オープニングの絵が「モンティ・パイソン」のような感じで、いかにも英国の雰囲気がします。　字幕版で観ましたが、イギリス英語の響きは心地よいです。▼「グッド・オーメンズ」は、「IMDb (Internet Movie Database）」（https://www.imdb.com/?ref_=nv_home）のレーティングでも30,729人というたくさんの人が評価しています。レーティングの平均値は8.3で、評価は高いようです。　第35回TCA賞の「プログラム・オブ・ザ・イヤー」賞を獲得した「Fleabag（フリーバッグ）」もアマゾンとBBCによる制作です。アマゾンとBBCのコンビは、良作を制作しているようです。☆関連記事▼アマゾンの「Fleabag （フリーバッグ）」が、第35回TCA賞（TV批評家協会賞）の「Program of the Year」賞を受賞しました▼第71回エミー賞候補が発表されました：「Fleabag」もコメディ作品部門の候補作品に：「こんまり」ことMarie Kondoさんも■今夜見てみたい・・・Fleabag（フリーバッグ）　アマゾン・プライムビデオ◆Windowsパソコンで、Netflixを観る時に、Windows Sonic for HeadphonesやDolby Atmos for Headphonesをオンにする理由：「Amaze」トレーラーの録音データの分析から：Reasons to turn on Windows Sonic

2019.08.05

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▼アマゾンの「Fleabag （フリーバッグ）」が、第35回TCA賞（TV批評家協会賞）の「Program of the Year」賞を受賞しました

　8月3日、第35回「TCA(Television Critics Association：TV批評家協会）」賞の３つの賞をアマゾンの「Fleabag 」が受賞しました。　なんと、「Fleabag 」は「Program of the Year」を獲得しています。「Program of the Year」賞は、「Game of Thrones (HBO)」も候補作になっていましたが、それをおさえての受賞です。　主演のPhoebe Waller-Bridge （フィービー･ウォーラー＝ブリッジ）さんも「Individual Achievement in Comedy 」賞を受賞していますProgram of the Year　 :　 Fleabag (Amazon) Outstanding Achievement in Comedy 　 :　 Fleabag Individual Achievement in Comedy 　:　 Phoebe Waller-Bridge – Fleabag 　なお、「Fleabag」は、第71回エミー賞のコメディ作品部門の候補作になっています。「Fleabag」の女優、Phoebe Waller-Bridge（フィービー･ウォーラー＝ブリッジ）さんも、エミー賞のコメディ作品部門の主演女優賞候補になっています。　TCA賞を受賞したということは、エミー賞受賞の可能性も高そうです。☆関連記事▼第71回エミー賞候補が発表されました：「Fleabag」もコメディ作品部門の候補作品に：「こんまり」ことMarie Kondoさんも■今夜見てみたい・・・Fleabag（フリーバッグ）　アマゾン・プライムビデオ

2019.08.04

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▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータを、Accessのユニオンクエリで、横方向から縦方向にデータ形式を変換し、簡単に複数グラフの一覧を作成しました

　気象庁のサイトに「世界の月平均気温偏差」というデータがあります。これは、各月の平均気温と基準値との差を示すものです。基準値は「1981〜2010年の30年平均値」です。　気象庁からダウンロードした「世界の月平均気温偏差」のデータでは、下の図のように、行が「観測年」で、月平均気温偏差という変数が「観測月」ごとに12列になっている形です。このデータ形式の場合、月ごとの平均気温偏差の経年推移のグラフの一覧を作成する場合、12個のグラフを作成して並べる必要があるようです。▼気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のデータ形式※気象庁の「世界の月平均気温偏差（℃）」のページ：https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/mon_wld.html　そこで、月別の平均気温偏差データを１つの変数にして、「観測年」と「観測月」も変数にして、シンプルな表に変換したいと思います。　Excelで変換しようとすると、VBAのプログラムを組む方法などになると思いますが、せっかくOffice 365を利用しているので、Accessを使って変換する方法にしました。　AccessのクエリのSQLビューのところに下記のような、「ユニオンクエリ」機能を利用したSQL文を記入することによって、横方向に展開しているデータを縦方向のデータに変換することができます。▼Accessで変換した後のデータ形式です。「年」と「月」と「気温偏差」データの３変数のシンプルなテーブルになりました。▼AccessのクエリのSQLビューに記入するSQL文　なお、「temp」は気象庁からダウンロードした元データに付けたテーブル名です。SELECT 年, 1 AS 月度, [1月] AS 気温偏差 FROM tempUNION ALLSELECT 年, 2 AS 月度, [2月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 3 AS 月度, [3月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 4 AS 月度, [4月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 5 AS 月度, [5月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 6 AS 月度, [6月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 7 AS 月度, [7月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 8 AS 月度, [8月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 9 AS 月度, [9月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 10 AS 月度, [10月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALLSELECT 年, 11 AS 月度, [11月] AS 気温偏差 FROM temp UNION ALL SELECT 年, 12 AS 月度, [12月] AS 気温偏差 FROM temp※SQL文作成で参考にしたページ：「横展開のエクセルデータをACCESSで縦に展開するためのクエリ」（https://answers.microsoft.com/ja-jp/office/forum/office_2013_release-access/%E6%A8%AA%E5%B1%95%E9%96%8B%E3%81%AE%E3%82%A8/ee3d20ef-9283-4df1-8ed2-bffed745af8f）【追記：ExcelやPower BIのPower Queryエディターを用いて、月別の列を選択して、「列のピボットを解除」するという方法で、行方向データを列方向データに変換することができました。この方法は簡単です。クエリなので、元データの更新にも対応しています。ただし、Accessを利用する方法でも、クエリのデータは自動的に更新されるので、一度クエリを組んでしまえば、あまり差はないと思います。】▼Microsoft Power BIで、月別の平均気温偏差の経年変化グラフを作成（複数グラフの一覧「ファセットグラフ」の作成）　Accessで形式を変換した後のデータをPower BIに読み込みます。どういうわけか、Power BIからAccessのDBファイルに接続できなかったので、AccessのクエリをExcelファイルにエクスポートして、Power BIで読み込みました。その際、日付データの列をExcelで作成しています。　Power BIでは、データの視覚化のメニューのところにカスタムビジュアルをインポートして追加する機能があります。Marketplace に接続してカスタムビジュアルをインポートすることによって、標準のメニューにないグラフを作成することができます。「Infographic Designer」というカスタムビジュアルをMarketplaceからインポートすることによって、12個の月別の平均気温偏差の経年推移グラフを一度に作成することができました。　Power BIでは、「月」の変数をスライサー（図の右下）に設定すると、任意の月のグラフだけを表示させたり、表示するグラフを「1月から６月まで」「４月から９月まで」といった絞り込みも簡単にできます。ただし、10月から３月といった選び方はできません。▼12個の月別グラフ一覧▼スライサーで、「１～６月」に絞り込んだ月別グラフ一覧　　グラフを見ると、どの月も平均気温偏差は上昇傾向にあります。やはり、地球温暖化（グローバル・ウォーミング）が進行しているようです。▼温暖化が進行している地球の夏を乗り切るためのグッズを楽天市場で検索楽天市場で「冷却枕」を見る楽天市場で「Nクール」を検索する楽天市場で「USB扇風機」のランクイン商品を検索する楽天市場で「ネッククーラー」を見る☆関連記事▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.04

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▼欧州宇宙機関（European Space Agency）が、地球とニアミスした小惑星「2019 OK」の画像を公開しました

　欧州宇宙機関（European Space Agency）が、小惑星「2019 OK」の画像を公開しました。アナログテレビの砂嵐の中の黒い点といった画像です。　「ASTEROID'S SURPRISE CLOSE APPROACH ILLUSTRATES NEED FOR MORE EYES ON THE SKY」（2 August 2019）という記事に画像があります。「2019 OK」の軌道も紹介されていて、「2019 OK」について簡潔にまとめられています。（http://m.esa.int/Our_Activities/Space_Safety/Asteroid_s_surprise_close_approach_illustrates_need_for_more_eyes_on_the_sky）　ESAは、国際科学光学ネットワーク( International Scientific Optical Network、ISON）に小惑（2019 OK）の画像撮影をリクエストして、記録していましたが、地球の近くまで接近してくるという認識になっていなかったようです。　「空に向ける目がもっと必要である」としています。　ESAの記事では、「2019 OKのサイズの小惑星は太陽系では比較的一般的ですが、平均10万年ごとに地球に衝突します。金星の軌道内を通る楕円軌道を移動して、この小惑星は少なくとも200年間地球に再び接近しません。」としています。

2019.08.04

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▼世界の月平均気温偏差：６月は、2019年が過去最高になりました：7月も今年が過去最高水準に？

　暑くなりましたが、地球的にも今年は暑いようです。　気象庁のサイトに「世界の月平均気温偏差」というデータがありました。これは、各月の平均気温の基準値との差を示すものです。基準値は「1981〜2010年の30年平均値」です。　世界の2019年６月の月平均気温偏差は、「1981〜2010年の30年平均値」に対して「+0.45℃」と、過去最高を記録しました。▼気象庁のサイト（http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/jun_wld.html）のグラフ　世界気象機関（World Meteorological Organization：WMO：https://public.wmo.int/en）は、7月も今年が最も暑くなった、あるいは少なくとも過去最高水準に匹敵するのではないか、としています。　今年、暑いのは、日本だけではないようです。　下のグラフは、気象庁のサイト※からダウンロードしたデータをPower BIでグラフ化したものです。※（http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/list/mon_wld.html）　4月から９月の６カ月について、月平均気温偏差の1980年からの推移を折れ線グラフにしたものですが、各月とも上昇傾向が見られます。なお、2019年のデータは６月までになっています。▼暑い夏を乗り切るためのグッズを楽天市場で検索楽天市場で「冷却枕」を見る楽天市場で「Nクール」を検索する楽天市場で「USB扇風機」のランクイン商品を検索する楽天市場で「ネッククーラー」を見る☆関連記事▼データ下処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む▼Microsoft PowerBI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.03

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▼データ前処理の例（その２）：Microsoft Power BI用データを準備するための処理の例：NASAのNEOデータをダウンロードし、英語の月名を含む日付の文字列を日付データに変換して、Power BIに読み込む

　７月25日、「2019 OK」という小惑星が地球の近くを通り過ぎて行きましたが、NASAのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）から、地球に接近した（これから接近する）小惑星についてのデータをダウンロードすることができます。　NEOが地球に接近した年月日時刻のデータが文字列としてダウンロードされるので、そこから日付データを取り出します。　「2019 OK」の年月日時刻の文字列：「2019-Jul-25 01:22 ± < 00:01」　最初は、「2019-Jul-25」の文字列を取り出して、セルの書式設定で日付データに変換できるかもしれない、と思ったのですが、どうやら英語の３文字の月名が邪魔をしているようで、セルの書式設定では日付データにできなかったため、関数を使うことになりました。　B列に接近年月日のデータがあり、B列から年月日のテキストを取り出すのですが、その際、Q列に英語の３文字の月名の列を用意して、MATCH関数で英語の月名を１から12の数字に変換しました。そして、DATEVALUE関数で日付データに変換しました。　なお、英語の月名を数字にしてしまえば、DATEVALUE関数なしで、セルの書式設定だけで日付データにすることができるようです。【追記：ExcelやPower BIのPower Queryエディターで、年月日時刻の文字列のセルについて、「±」記号で、列の分割をすると、年月日時刻データとして認識されました。この方法が最も簡単なようです。】B列に英語の月名（３文字）を含む年月日のテキストデータがある場合=DATEVALUE(LEFT(B2,4)&"/"&MATCH(MID(B2,6,3),$Q$1:$Q$12,0)&"/"&RIGHT(B2,2))Q列JanFebMarAprMayJunJulAugSepOctNovDec　また、地球への接近距離のデータですが、「0.19 | 0.00048」のように、LDとauの２種類の単位のデータが「|」で区切られて、一つのセルに入っています。そこから、左側のLD（Lunar Distance)のデータを取り出します。　C列にデータがある場合：=LEFT(C2,FIND("|",C2)-1)【追記：このようなデータの前処理はすべて、ExcelやPower BIのPower Query(パワークエリ）を利用することによって、より簡単に処理できることを確認しました。もはや、セル関数を使用する時代ではなくなったようです。Power Query(パワークエリ）を利用した方法は比べ物にならないくらい簡単で、繰り返しの作業にも対応しています。セル関数の利用がほとんど不要な時代になっているようです。】　前処理が終了したら、Power BIに読み込ませるだけです。Power BIで分析する作業よりも、データの下処理作業の方が大変なのは何とかならないものか、と思います。　データをダウンロードして利用する際、「日付データ」は結構やっかいです。　ダウンロードしたら、いきなりシリアル値が表示されていたりすることもありますが、シリアル値になっていればセルの書式設定を変えるだけで対応できるはずなのでまだましです。　日付データではないのに、日付データとして読み込まれる場合もあります。　あるサイトの表をコピーした際に、小惑星の推定サイズで「10-23」（10ｍ~23ｍ）というデータが「10月23日」になってしまうのは困りました。　セルの書式設定を文字列にすると、「10月23日」のシリアル値になってしまいます。つまり、一度「10月23日」の表示になってしまうと、セルの書式設定を文字列にするだけでは「10-23」の文字列に戻せないということになります。　幸い、NASAからダウンロードしたデータでは、このようなことがなくてよかったです。　☆関連記事▼Microsoft PowerBI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.02

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▼Microsoft Power BI用データを準備するための前処理の例です：NASAのNEOデータをダウンロードし、小惑星の大きさの推定値をExcelで取り出し、単位変換して、Power BIに読み込む

　７月25日に、「2019 OK」という小惑星が地球の近くを通り過ぎて行きましたが、NASAのサイト（https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/）から、地球に接近した（これから接近する）小惑星についてのデータをダウンロードすることができます。　NASAのサイトからダウンロードした小惑星についてのデータですが、大きさの推計値が一つのセルの中に「59ｍ - 130m」という形で書き込まれています。しかも、単位は「m」だけでなく、「km」の場合もあります。　そこで、Excelの関数を用いて、推計値の数字だけを取り出しました。　まず、「59ｍ - 130m」のようなデータを、下限値と上限値の２列の数字に分けます。下記は、H列にデータがある場合の関数です。　LEFT関数は、文字列の左側から指定した数の文字を書き出します。RIGHT関数は、文字列の右側から指定した数の文字を書きだします。　FIND関数は、指定した文字が左から何文字目にあるのかという数字を返します。　LEN関数は文字列の文字数を返します。　下限値を取り出す関数：=LEFT(H2,FIND("-",H2)-1)　上限値を取り出す関数：=RIGHT(H2,LEN(H2)-(FIND("-",H2)))　ｍやkm付きの数字を読み込んだので、次に、数字だけを読み込みつつ、kmのデータをｍに換算します。最後に１を掛けているのは、数字の文字列を数値データにするためです。【追記：ExcelやPower BIのPower Query エディターで、「区切り記号で列を分割する」方法の方が簡単でした。ただし、関数で処理する方法も、元データシートと関数を設定した変換用シートを分けて、新規データを元データシートに加えて変換する形にすれば、データ更新が簡単だったりします。もし、kmからｍへの単位変換をPower Queryエディターでできれば、関数が不要になります。】【追記２：Power Queryでkmの単位変換も含むすべての処理ができることを確認しました。Power Queryは、強力、かつ便利すぎるので、もはやExcelのシートで関数を使って前処理をする方法はあり得ないと思うようになりました。元のデータには一切触らずに、クエリで処理するので、繰り返し作業に最適です。詳細は関連記事にあります。関連記事：▼NASAのNEOデータを、Power Queryで前処理してみました：コードを使わずに前処理が可能です】　下記の関数では、セル内に「km」のkを探し、kがなかったら数字を取り出します。kがあったら数字を取り出して1000を掛けて、m単位にします。　IF関数では、「IF(論理式, 真の場合, 偽の場合)」という形で、論理式が真の場合と偽の場合で処理が分かれますが、この機能を利用しています。　I列に下限値データがある場合=IF((IFERROR(FIND("k",I2),50)=50),LEFT(I2,FIND("m",I2)-1),LEFT(I2,FIND("k",I2)-1)*1000)*1　ｋ列に上限値データがある場合：関数の内容は上記と同じ=IF((IFERROR(FIND("k",K2),50)=50),LEFT(K2,FIND("m",K2)-1),LEFT(K2,FIND("k",K2)-1)*1000)*1　　FIND関数での「エラー」をIFERROR関数で処理します。ｋがなかった場合に「50」という数字が返るので、それをIF関数で判定します。「50」という数字には意味はなく、「30」でも「100」でもいいのですが、セル内の文字数を上回る数字にします。　IFERROR関数が50だったら、ｋがなかったということになりますが、IF関数としては「真」の場合なので、ｍ単位の数字の読み込みだけをします。　FIND("k",I2)が4とかになった場合は、4番目にkがあったということになり、km単位のデータということになります。この場合、IF関数としては「偽」の場合になるので、数字を読み込んで、1000を掛けて単位を変換します。　本当は、APIを用いてNASAのデータベースに接続して、データをダウンロードしながら、データを整形するようなプログラムを書くのが理想ですが、そのような技能はないので、Excelのシート上で、関数を使ってデータを集計できるようにしました。　せめて、VBAを使う方法ができればとも思いますが、諸般の事情により、Excelの関数で処理しました。　データを分析する前に、データを分析できる形に加工する必要が本当によくあります。　データの整形やクレンジングなど前処理ができていなければ、データ分析ができないので、データの前処理はデータ分析にとって、最初の大きな関門です。　　世の中にあるデータの形式がもっと汎用性があって、もっと利用しやすい形になっていれば、と思うことが多々あります。▼Microsoft Power BIにデータを読み込んでしまえば、下図のような、年ごとに変化する散布図も簡単に作成できます。変化する散布図をPower BI上で再生できますが、下図はその様子をアニメーションGIFで再現したものです。　縦軸がNEOの大きさの推計値（下限値）、横軸が地球への接近距離（0.5LD以下）、円の大きさはNEO（Near Earth Object）の大きさの推計値（下限値）を反映しています。　　近年、20ｍ以下のNEOがたくさん発見されているようです。次々に新しいNEOが発見されているということは、まだ発見されていないNEOがたくさんある、ということを示しているのかもしれません。＜データの出典：https://cneos.jpl.nasa.gov/ca/＞☆関連記事▼地球をかすめた小惑星「2019 OK」は、0.2LD以下の距離に接近したNEOの中で過去最大だったようです：NASAの１万３千件以上のNEOデータから▼小惑星「2019 OK」は、過去３年間に0.2LD以下まで地球に接近したNEOの中でも最大でした：NASAのNEOデータをPower BIで分析してみました▼【グラフを追加しました】：小惑星「2019 OK」はOKでしたが・・・：７月25日に地球とニアミスした、今年最大の小惑星の名前です。

2019.08.02

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▼500GBクラスのSSDのTBW（書き換え可能容量）を比較してみました：売れ筋上位５製品では、サムスン「860 EVO」のTBWが最大でした

　SSDの読み書きのスピードは、どの製品も大きな違いはないようですが、耐久性を示すという「TBW（書き換え可能容量）」が大きく異なる場合があります。▼価格コムで、500GBクラスのSSDの売れ筋上位５製品についてTBWの数字を見てみました。　　仕様表にTBWの記載がない製品もありましたが、サムスンの「860 EVO」が、「300TBW」で最も大きな数字になっています。CFD：CSSD-S6B480CG3VX　：製品情報ページ155TBW　保証期間：3年crucial：MX500 CT500MX500SSD1/JP　：製品情報ページTBW記載なし　保証期間：5年グリーンハウス：GH-SSDR2SA480　：　製品情報ページTBW記載なし　保証期間：3年WESTERN DIGITAL：WD Blue 3D NAND SATA WDS500G2B0A　：　製品情報ページ200TBW　保証期間：５年サムスン：860 EVO MZ-76E500B/IT　：　製品情報ページ300TBW　保証期間：５年先日、サムスンの「860 EVO」を購入した私にとっては、「選択は間違っていなかったかも」と思わせてくれる結果です。　「860 EVO」は、最安値のものよりも２千円以上高かったりしますが、耐久性が違うなど、価格差には理由があるようです。　なお、最近発売されたCFDの「CSSD-S6B05GMG4VT」は、760TBWと「860 EVO」の300TBWを大幅に上回っていたりします。新しい製品の性能は向上し続けるので、買い時は難しいです。楽天市場で「SSD」を見る☆関連記事▼Windows10のノートパソコンのHDDをSSD（SAMSUNG 860 EVOの500GBモデル）に交換しました：OSの起動時間が約３分の1になり、アプリの起動も快速になりました

2019.08.01

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