データサイエンス 小説家になろう　作者検索

このエッセイではなろうのWeb APIからこのサイトの小説データを取得してガラフなどで可視化したり統計的考察を実行したりします。 なろうには色んな作品が投稿されていますが、ここでは主に『TS』というジャンルにフォーカスします。 最近私は主にTSものを読んでいて、作品の紹介とまとめを書いています。もう一つのエッセイに乗ってあります。 >> https://ncode.syosetu.com/n6126gu/ あっちのエッセイでは読んだ全部のTS作品を紹介していますが、それはほんの僅か一部に過ぎません。 それに対しこっちのエッセイはこの『小説家になろう』全体のTS作品を持ち出して一気に分析します。 ※ 大体の内容は - なろうによるTS作品の位置づけ - 統計や機械学習で傾向の分析と予測 - どんな作品は人気になっている？ - 名作はどれ？（色んな意味で） - ブクマ、評価、ポイント、感想、レビューの傾向 - ジャンル別や関係のあるキーワードとの関係 - タイトルやあらすじの大切さ - TS作品の作者はどんな人？ など 色々プログラミングで分析します。特にPython（具体的に言うと、Pandas, Matplotlib, sklearnなど） ここで主に結果だけ載せて、詳しい方法は割愛しますが、プログラミングやデータサイエンスに興味があったら感想でお尋ね大歓迎です。 ※ 注意： データは時間によって少しずつ変わっていくものです。最終的に2021年全体の結果で発表したいが、今2021年がまだ終わっていないので、まずは2021年12月18日時点で取得したデータを使用します。ただ13日の差で大した違いはないはずですが、2021年12月31日になったらまた実行して結果を新しいデータに更新する予定です。折りたたむ>>続きをよむ

あなた死にますよ？　その受付嬢はギルド記録から事前に成否が読めていた！ ～あらすじ～ 　データサイエンティストとして忙しい毎日を送っていた私が異世界転生！？ 　持ち前のデータ分析能力を活かして、ギルドの運営を助けたりクエストの失敗原因を特定して事前に防いだりする毎日を送るうちに気がつけば「神眼のローラ」とかいう妙な二つ名を付けられ、ギルドの事務や経理を行う事務員と高ランク冒険者専用の受付嬢を兼ねるようになっていた。 　そんな私はＳランク冒険者の両親の血を引いていることから剣や魔法にも優れた才能を持つ。 　そのため担当する冒険者に頼まれる形で一緒に現場に向かうようになり、ワイバーンや砂漠の魔物、水の魔物の討伐といった難易度の高いクエストに随伴するうちに、過去の膨大なギルドのクエスト記録から自らが勤める辺境のギルドの周辺で起こるクエストが実は大きな異変に繋がっていることに気がつく。 「これは……まさか、魔王種出現の前兆！？」 　すべての事象が過去に確認された前兆と符合したその時、受付嬢ローラの思わぬ機転によりその大元の原因を取り除くことに成功する。 　これは、少し特殊な経歴を持つローラが、自らが望む平穏無事な日常への回帰を目指す物語です。 ※この作品はカクヨムにも掲載しています。折りたたむ>>続きをよむ