imfr. Sau đó chúng ta sẽ thử plot một cái interactive map bằng leaflet biểu thị hướng xuất khẩu của Việt Nam.
Tiếp tục đọc
Dành cho những ai chưa biết thì GSO gần đây đã cải tiến rất nhiều trong việc update cơ sở dữ liệu quốc gia. Hiện nay, dữ liệu của Tổng cục thống kê, Bộ tài chính và Ngân hàng nhà nước đã được thu về một mối và sử dụng cùng cấu trúc dữ liệu (National Summary Data Page). Bài viết hôm nay sẽ giúp các bạn lấy các dữ liệu đó bằng Python (machine-reading) trực tiếp từ nguồn. Rất có ích cho những người làm về data science và nghiên cứu kinh tế.
Tiếp tục đọc
Sau một thời gian thực hành với data science, mình bắt đầu thấy thích việc đọc data online và xử lý trực tiếp qua một loạt các dòng lệnh (script) hơn là download một file .csv hay .xls về và load chúng vào chương trình. Hôm nay, mình sẽ chỉ cho các bạn một tip cực kỳ quan trọng để lấy data từ Tổng cục thống kê (GSO) về, xử lý trực tiếp trên chương trình mà không cần thiết phải save về máy, ngoài ra chúng ta sẽ nghich một chút bằng cách tạo file .gif để xem sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam. Bài viết sẽ sử dụng Python, thư viện pandas để xử lý dữ liệu, matplotlib, imageio và numpy để vẽ biểu đồ và hình động.
Tiếp tục đọc
Chắc chắn đây là câu hỏi của rất nhiều người, và hôm nay xin phép dùng dữ liệu thu chi và ít vốn liếng data science của mình trong những năm qua để trả lời. Bài viết này sử dụng file data (.csv) của Money Lover , một ứng dụng tuyệt vời mà mình đã sử dụng từ khi sang Nhật để lưu giữ nhật ký thu nhập và chi tiêu hằng tháng. Các bạn sẽ biết cách vẽ một số biểu đồ stacked bar (cột chồng) để xem balance, cũng như income của mình ra sao và làm treemap (là biểu đồ cây hoặc biểu đồ nhiệt) để xem mình chi cái gì nhiều nhất. Chúng ta sẽ code bằng Python.
Tiếp tục đọc
Bạn có bao giờ tò mò là trong quá trình viết blog xem là tần suất sử dụng từ của mình như thế nào không? Bạn viết gì nhiều nhất? Bài viết này sẽ hướng dẫn các bạn cách dùng kiến thức data science để trích xuất và xử lý dữ liệu bài viết trên wordpress. Sau đó chúng ta sẽ vẽ 3 biểu đồ: [bar chart] biểu thị tần suất các từ xuất hiện nhiều nhất trên blog, [word cloud] để visualize chúng thành tạo một đám mây chữ và [histogram] để xem sự phân bố của tần suất các chữ được sử dụng. Ngôn ngữ chúng ta sử dụng là Python, và sẽ có một số bước xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NPL).
Tiếp tục đọc
Blog của mình vẫn xài wordpress, nhưng mà có xài lâu mới thấy nó có nhiều nhược điểm và hơi hơi tốn kém. Hiện nay chúng ta có lựa chọn, nhiều host free mà các bạn có thể dùng (điển hình như Jekyll). Bài viết này sẽ giúp các bạn backup lại toàn bộ các bài viết của mình trên wordpress.com, chuyển sang định dạng markdown để các bạn tiện xử lý.
Tiếp tục đọc
Ở bài này, chúng ta sẽ tìm cách trích xuất dữ liệu của Apple Health (bao gồm số bước chạy, quãng đường di chuyển hay thời gian ngủ). Dữ liệu của Apple Health được lưu dưới định dạng .xml nên việc lọc dữ liệu sẽ vất vả hơn so với .csv. Tuy nhiên, với Google là người bạn thân thiết thì chúng ta hoàn toàn có thể xử lý được. Cần một chút kiến thức Data Science, nhưng không có gì phức tạp lắm.
How to extract Apple Health data in Python.
Tiếp tục đọc
Sau một thời gian hoạt động, chắc chắn các bạn muốn biết blog của mình hoạt động ra sao. Cách đơn giản nhất để xem những dữ liệu thống kê này là vào phần /wp-admin và click vào “Site Stats”. Tuy nhiên, nếu các bạn muốn download những dữ liệu đó về máy để tự mình xử lý thì làm thế nào? Bằng một số kiến thức Python và data science cơ bản, chúng ta có thể làm được điều đó.
How to extract your own wordpress.com stats using Python.
Tiếp tục đọc
Nippon Kiyoshi 