IG_like-bot:
Instapyモジュールを使い、ライクbotを作りました、指定した時間にタグ検索しライク、深夜にその日ライクしたlogを.csvにまとめてくれます。
NBA_winner_estimate_AI:
Webから、過去５年のNBA全試合のデータを抽出し、ロジステック回帰を用いて、勝敗予測AIを作成しました。チームごとに関数などを調整すれば、AUCスコア75（SF Warriorsの場合）ほどで予測が可能です。
langugage_generator:
以下のソースを使い、言語生成プログラムを作成しました。
My first python products Using Book: "いちばんやさしいPython機械学習の教本 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ"
Text file: https://www.aozora.gr.jp/cards/000148/card773.html
cohort_analysis:
コーホート分析を用い、5年後の年齢別の人口変動予測を立てました。
5年と長い期間の予測にかかわらず、MAPE 6%に抑える事ができました。
multilevel_model:
マルチレベル分析を用いて統計分析しています。
/multilevel_model/multilevel_logsticreg_model.html:
マルチレベル（階層線型）モデルを用いて、未成年の飲酒傾向の分析
/multilevel_model/multilevel_logsticreg_model.html:
マルチレベル（ロジスティック回帰）モデルを」用いて、バスケットボールの試合におけるファウル数と点差などの試合状況の因果関係分析
python_sql_database_manager:
Jupiter notebook 上でSQLコードを用い、同ファイル内にあるデータベースファイル(.db)を取り扱えます。また、ID検索機能をpythonで作成しました。sales.dbファイルの容量が25MB以上なのでアップロードできていません。
system_development_diagram:
システム分析や開発を授業で行いました。
ユースケース、データフロー図、ウェブページプロトタイプなどを作成しました。
time_series:
アマゾン株式会社の株価の変動を時系列分析を使い予測しています。
元々は、違うデータを使用し有意義な結果が出ていたのですが、公開不可のデータだったので当データで代用しています。