Liiga-kausi 2018-19

No niin, kesä ja golf-kausi alkavat olla ohi, niin voisi alkaa taas vaikka seuraamaan kiekkoa. Päivitin Liiga-analyysini koskemaan nyt kautta 2018-19 ja yritän muistaa päivittää tilastoja säännönmukaisesti.

Vielä ei kannata syvää luotaavia analyyseja tehdä. Ensin yksi poiminta viime kauden lopusta. Viime kautena analysoin myös maalien, laukauksien ja aloituksien välisiä korrelaatioita. Kauden lopussa korrelaatioluvut olivat maalit/aloitukset 0,23, maalit/laukaukset 0,25 ja aloitukset/laukaukset 0,33. Eli selkeää korrelaatiota oli havaittavissa maalien sekä laukauksien ja aloitusten välillä. Nyt alkukauden osalta vastaavat korrelaatioluvut ovat 0,09, -0,16 ja 0,54.

Jatka lukemista “Liiga-kausi 2018-19”

Päivitys: uusien autojen myynti 1-6 2018

Päivitin Trafin datan ja raporttini myös alkuvuoden automyyntien osalta. Kappalemääräisen kokonaismyynnin osalta kasvua näyttäisi olevan peräti 7,6 %. Merkkien osalta kärjessä edelleen Toyota, Volkswagen ja Skoda. Volvon (-5,3 %), Mercedeksen (-3,9 %) , Kian  (-9,6 %) ja BMW:n (-4,7 %) osuudet ovat hienoisessa laskussa, Renautin (-33,2 %) ja Hondan (-18,1 %) myynnit suuremmassa laskussa. Ford (+18,3 %) ja etenkin Hyundai (+80,9 %), Peugeot (+51,6 %) ja Seat (+42,8 %) ovat kovassa nousussa.

Jatka lukemista “Päivitys: uusien autojen myynti 1-6 2018”

Utililize Azure Virtual Machine file folder from your own computer

This time I like to share my experiences how I could utilize files saved on my Azure Virtual Machine. My ultimate goal was to test can I access those with Azure Data Factory SSIS Integration Runtime without copying the files into Azure File Share. However I decided to start trying to access those files from my own workstation with map network drive method and not with remote desktop connection.

First I shared a folder on my Azure Virtual Machine. Then I started googling and found some instructions how I could connect my computer to Azure Virtual Network (VNet). I had to create so called point-to-site connection to my Azure (VNet). I had already my VNet in place and my virtual machine connected to it. VNet is type “new”, I don’t know what it is called officially, but not Classic one.

I started from creating a Gateway subnet into my VNet. You can create it by selecting first Subnets and then by clicking “Gateway subnet”.

Jatka lukemista “Utililize Azure Virtual Machine file folder from your own computer”

Uudet moottoripyörät 1-6 2018

Päivitin vuoden 2017 moottoripyörien myyntiä koskevan analyysini tuoreella 1-6 2018 Trafin datalla. Muutin vähän käsittelysääntöjä ja rupesi oikein itseänikin epäilyttämään meniköhän kaikki oikein. Kasvua nimittäin vuoden takaiseen vastaavaan ajankohtaan olisi peräti 8,2 %! No tällä mennään kunnes jostain tulee varmistus, että väärin meni.

Jatka lukemista “Uudet moottoripyörät 1-6 2018”

Test driving Azure Data Factory v2 and Azure SQL Database

I decided to test drive Azure Data Factory v2, which has been in public preview since 25.9.2017, so quite long time. Main improvement from my point of view in this version 2 is support for SSIS packages. Basically you can now do your SSIS package ETL development with Visual Studio as before, but deploy and execute those packages in the cloud.

Jatka lukemista “Test driving Azure Data Factory v2 and Azure SQL Database”

Custom maps/visuals in your Power BI report

Today I’m writing about relatively new Power BI visualization called Synoptic Panel. It allows to draw your own “maps” from your own images and use those “maps” to interact with your data. I’m using quotation marks around word “maps”, because basically your image can describe whatever you want – a car, a warehouse, a human body or custom map. I think most typical use case would be using custom map, where reporting areas are not supported by Bing maps.

Jatka lukemista “Custom maps/visuals in your Power BI report”

Azure Machine Learning retrain, running R scripts with Power BI and some DAX

This time I decided to write my blog in English, because this is a little bit deep s**t. I’m not describing how I created my machine learning project for predicting ice hockey results, because I have written about that in previous blogs, but I’m describing how I semi-automated the retraining process, which has to be done after every round.

First I needed those results and statistics from played games. I have described that process over here. In my training data I duplicate every game – one row for home team and one row for away team.

Jatka lukemista “Azure Machine Learning retrain, running R scripts with Power BI and some DAX”

Liigan vedonlyöntikertoimia Azure Machine Learning:in avulla

Nyt olen testaillut eri vedonlyöntimalleja marraskuusta lähtien ja uskallan julkaista jotain tuloksia. Itse asiassa pyöritin kolmea eri mallia – Dixon & Coyles -mallia (tämä on ilmeisen suosittu malli ainakin fudisvedonlyönnissä), joka pohjautui tehtyihin maaleihin, neuroverkkomallia, joka pohjatui laskennallisiin maaleihin (ottaa huomioon maalien, laukauksien ja aloituksien määrän) sekä neuroverkkomallia, joka perustui puhtaasti voitto/tasapeli/tappio tietoon eli edellisten pelien maalimäärää ei huomioitu. Lisäksi hetken aikaa pyöritin edellisten pelien tehtyihin maalimääriin pohjautuvaa neuroverkkomallia, mutta tuo laskennallisiin maaleihin pohjautuva malli vaikutti paremmalta.

Jatka lukemista “Liigan vedonlyöntikertoimia Azure Machine Learning:in avulla”