35歳からのPython学習日記

コースごとの条件を整理した後、それらをif文で分岐ロジックとして実装。再現性は向上したものの、複雑化による課題も発生。分析から実装へ進んだ過程と、その中で見えてきた問題点を実体験ベースでまとめています。

スタート（ST）だけでは説明できなかった勝敗を、コースごとの関係性から分析。2・3・4コースの条件や「内崩れ」といった考え方を整理し、ロジック構築への流れを実体験ベースでまとめています。

バックテストで見えてきた課題から、スタート（ST）がどれくらい結果に影響するのかを分析。コースごとの違いや、単純な速さだけでは説明できない構造について、実体験ベースで整理しています。

作成したスコアとランキングが実際にどれくらい機能するのか、過去データを使ってバックテストを実施。的中率やスコアごとの傾向から見えてきた気づきと、次の課題を実体験ベースでまとめています。

スコアやランキングを作り、予想の形はできたものの結果が安定しない原因はデータ量にありました。分析から検証へ進む中で気づいた「データの重要性」と、Pythonを学んで感じた価値を実体験ベースでまとめています。

スマホだけでCSVファイルを作る方法を解説。iPhoneでスプレッドシートをSafariのデスクトップ表示からCSVとしてダウンロードし、Pythonistaで使うまでの手順を実体験ベースでまとめています。

選手別データベースから作ったスコアを並べ替えることで、順位として比較できるようになりました。データから予想の形が見えてきた過程を実体験ベースでまとめています。

選手別データベースを作ったあと、そのデータをそのままでは使いづらいと感じ、スコアとしてまとめるようになりました。分析からロジックへ変わっていく過程を実体験ベースでまとめています。

コースや条件で分析を進める中で、最初から感じていた「選手データの必要性」を実感し、選手別データベースの構築に進みました。分析の軸が変わった過程を実体験ベースでまとめています。

Pythonでデータ分析を進めていたら、少しずつツールの形になってきました。スマホのPythonistaとAIを使いながら、条件抽出・集計・比較を繰り返す中で学習が変化してきた過程を実体験ベースで整理します。