さて、何回か基礎的な特許分析をJupyter Notebookを用いて行う作業例を紹介してきました。
なんでまた、Juputer Notebook？
商用DBの機能で良いのでは？
市販の解析ツールで良いのでは？
Excelでできるのでは？
はい、どれでも良いです。特許分析を何を使ってやるのかなどもはや好みの問題です。
わざわざPythonやJuputer Notebookの使い方なんて覚える必要もないです。
そう思うならそうしてください。積極的におすすめする理由などありませｎ。
所属の組織がお金を出してくれて良い分析環境を提供してくれているのならこんなもの覚える必要も無いでしょう。
また、Juputer Notebookを使うためには、Anacondaの環境のインストールやproxyの設定等が必要であり、所属組織によっては色々と乗り越えるべき障害も出てくるでしょう。
だから、暇つぶしで趣味の特許マイナーの方で、これまでの記事を見て、Jupyter Notebookを使うのも面白そうだなと思えばやってみればいいんです。
これまでの記事は、操作の簡単な流れを中心に説明しました。PythonやJupyterの操作の基礎は詳しく説明していません。
世の中には良いPython、Jupyter本がたくさんあります。Qiitaの記事も沢山あります。
ここの記事をベースに自分のデータを用いた処理を行うとき、少しカスタマイズして試してみたいとき、間違いなくPython、Jupyterの基礎知識が必要になります。それを乗り越えてJupyter Notebookを使うのに意味を見出せるかたはやってみましょう。
そもそも、ここの記事を少しでも読んでみた時点で何かそれぞれ思うものがあるのではないでしょうか。
もちろん、私が感じているメリットもありはしますが、そんなものは人それぞれでしょう。
あとは、ここはあくまでも趣味の記事なので、予告なく記事が止まったり、閉鎖する可能性もあるので、あらかじめご了承ください。