Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ

[kitone]

すげー。勉強させてもらいます。

[wackyhope]

2013年6月版。「どれもR / SPSSなら大体使えるものばかり」ということで参考に。

[mmorita44]

とりあえず試してみたい。その前提として、要求内容に合わせたデータ分析手法の選別をすることが何より重要になるな。

[kukita]

【#R言語】統計学・機械学習系の分析手法10選。自分用メモφ(..) #分析 #データ #機械学習 #統計学 #データマイニング →

[nwpct1]

“今回は全部Rメインでやってみましたが、大半の手法はSPSSなどでも実装されています*8。また、実際にバックエンドシステムに組み込んだり自動化することを考えれば、Pythonなどで組めた方が良いという部分もあります。

[sessan]

このブログエントリはすごい。いろんな機会学習系のサンプルコードと簡潔な解説が載っている。ランダムフォレストも載っていた。

[daikidanno]

Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ

[kouhei0128]

統計　解析　機械学習

[o_hiroyuki]

データ分析や統計学

[been6]

勉強会用

[sobataro]

さらっと俯瞰してある

[jubilo_blue]

サンキュー。

[TsutomuOnoda]

Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 道玄坂で働くデータサイエンティストのブログ

[gettoblaster]

勉強しないと

[managami]

勉強になります

[khamada198]

やっぱりR便利そうだな

[houyhnhm]

んんんん

[zetakimu]

すごい参考になる

[oyassuu]

参考になります！

[lenore]

Rのサンプル付

[yanagibson]

解析

[Caat]

何ができるかよくわかる　参考になります

[hiddy216]

こんなに分かりやすくまとめた記事しらない

[meaningfree]

頑張って勉強しよう。

[fan-tail]

今ハマるとヤバい。あとであとで。

[riywo]

時系列大事よねぇ

[haseharu]

おお

[syunichirosano]

使ってみよう

[takehiko-i-hayashi]

これは良記事

[uchiuchiyama]

実践的Webデータ分析手法