background-eyecatch

Campfireでプロジェクトを分析し作戦を考案するレシピ

4.2(32)
(0)
avatar中村真裕

メニュー

概要

自身の立ち上げたプロジェクトを実行する費用を集める手段として利用が増えているクラウドファンディング。

いざ実行してみたいと思ってもうまく支援を集められるだろうか、失敗しないかと不安になりますよね。

Campfireなどのサイトを見ていると目標額を大きく上回る結果になったものから中にはほとんど集まらず惨敗に終わる例もありそれらを左右するのは何であるかわかりにくいのも事実。

そこで今回はCampfireから複数のプロジェクトをスクレイピング、機械学習を取り入れながら成否を分ける要素を分析し成功させるための作戦を考えていきましょう。

個人で絵本を出版するのを想定して進めていきます。

学べること

今回のレシピではスクレイピングと機械学習、numpyやpandasなどの利便性を取り入れて一つ一つ目を通すだけではわからない成功例失敗例の傾向を分析し作戦の考案まで考えていきます。

これを通して実際にプロジェクトを立ち上げる時も勘や思いつきではなくきちんとした裏づけの基に進めていくことができます。

始める前のスキルセット

Pythonの文法やライブラリ、扱うアルゴリズムの詳細には触れていないので自信のない方はそれらを確認した上での学習をおすすめします。

実務活用例

  • クラウドファンディングにおけるプロジェクトの合理的な推進

キッチン

開発環境

  • Google Chrome

スクレイピング時にページの「検証」で使用します

  • AnacondaよりJupyterLab

ツール

筆者の環境はPython3.8.5となります

プロジェクトをスクレイピングしよう

  • requests
  • time
  • bs4
  • pandas

前処理をし分析できるよう整えよう

  • pandas
  • datetime

目標のクラスター、反面教師のクラスターを決め分析・比較をしよう

  • numpy
  • pandas
  • matplotlib
  • seaborn
  • sklearn
  • itertools
  • japanize_matplotlib
  • IPython
  • io
  • nltk
  • collections
  • wordcloud
  • janome
  • PIL

データセット

調理

テスト

テストを受けてみよう

スクレイピングをする際の注意点として当てはまらないものはどれでしょうか。