【第二回】アソシエーション分析：購買分析からレコメンデーション応用まで
購買分析に効く！アソシエーション分析 第一回では、人工知能プログラミングの概要から入りました。今回は二回目であり、具体論の初回ということで、皆さんが日々の生活で少なからずお世話になっているであろう身近なデータを扱うことで、機械学習に対する親近感を持っていただけたらと考えて、まずはコンビニエンスストアなど商品明細POSデータに代表されるトランザクションデータを扱っていきたいと思います。できる限り実際の状況を意識しながら、探索問題の一つであるアプリオリアルゴリズムの応用、アソシエーション分析の基礎について解説していきます。 アソシエーション分析（別名：マーケットバスケット分析）は、90年代に考案された分析手法で、代表的なものにRakesh Agrawal氏らが1993年に執筆した論文「Fast algorithms for mining association rules」 [Agrawal,
データサイエンティストとは？ そのスキル/ナレッジレベル定義の必要性
2012年12月6日（木）に開催されEMCジャパン主催「第2回データサイエンティストワークショップ」での弊社社員の講演資料です。
“データが語る時代の端緒”統計のプロが考えるビッグデータ
「ビッグデータ＝大容量のデータ解析」というイメージがあるが、統計学に基づいたデータ解析は従来から存在していたものだ。では、データ解析のプロから見たビッグデータは、どのようなものなのだろうか？ アクセンチュア テクノロジーコンサルティング本部 アナリティクスインテリジェンスグループ グループ統括責任者の工藤卓哉氏に聞いた。 全件データをとって見えるモノがある アクセンチュア アナリティクスインテリジェンスグループは、ビジネス・アナリティクスと呼ばれる企業のデータ分析をはじめ、組織の最適な情報活用ソリューションの提案、データウェアハウス等の情報基盤構築から、分析力を武器にしたい組織に対して、高度な予測モデルの構築支援をしている部隊である。 今回お話を伺った同グループ統括責任者の工藤卓哉氏は、おもに多変量解析などのデータ解析分野を手がけており、テクノロジー面での支援を行なっている。工藤氏は、「も
アソシエーション分析(1)
アソシエーション分析(associations analysis)は、百貨店や店舗などで集めている表1のようなトランザクションデータを活用するために、バスケットの中の商品間の関連性について分析を行う方法である。アソシエーション分析は、表1に示すような、トランザクションデータから、頻出するアイテムの組み合わせの規則を漏れなく抽出し、その中から興味深い結果を探し出すことを主な目的とする。 アソシエーション分析は、1990年代初めに英国の有力百貨店マークス＆スペンサーの店舗で集めているデータの活用に関して相談を受けたことをきっかけとして、IBM研究所が研究を始め、Apriori(アプリオリ)というアルゴリズムを開発したと言われている。Aprioriアルゴリズムは、巨大なデータベースからアソシエーションルール(associations rules)を抽出することを実現し、データマインニングの実用
arulesパッケージ - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ
２値の疎なデータにあって、項目間の包含関係を単純な比として数値化する手法 大規模なデータであるから、演算自体を非常に単純化してある 大規模なデータであるから、項目の組み合わせを限定する基準が必要 arulesパッケージを使ってみる arulesパッケージ Introductionをなぞってみる transactionとは１度の買い物と言う行為のこと。全項目に関する0,1の値のベクトル ruleとは のことで、Xは、ルールの antecedent (left-hand-side or LHS) Yは consequent (right-hand-side or RHS) と言う 単純な例 support lift install.packages("arules") library(arules) データは"transactions"型 # 買い物情報 data("Epub") Epub s
ベイズ推定を知っているフリをするための知識
最近はベイジアンが増えてきて、実用分野での利用も進んでいるようだ。話題としては知っておきたいが、世間一般には理解に混乱を生んでいるようだ。 ベイズ推定は入門レベルの統計学の教科書ではオマケ的な扱いがされており、実際に伝統的な統計手法を拡張している面が強い。そういう意味では、誤解や混乱があっても仕方が無い。 利用する必要があるのか無いのか良く分からない点も多いのだが、知らないと告白するのも気恥ずかしいかも知れない。自分ではベイズ推定で分析を行わない人が、ベイズ信者と話をあわせるために最低限知っておくべき事をまとめてみた。 1. ベイズ推定とは何か？ ベイズ推定とは、ベイズの定理を応用した推定手法だ。端的に理解するためには、最尤法に事前確率を導入している事だけ覚えれば良い。これで哲学的議論を全て回避してベイズ推定を把握することができる。 下の(1)式ではπ（θ）が事前確率、π(θ|x)が事後確
Cytoscape: An Open Source Platform for Complex Network Analysis and Visualization
NRNB and Cytoscape Introduction to the National Resource for Network Biology How to Cite Cytoscape Cytoscape project needs your support! Please cite the original Cytoscape paper when you use Cytoscape. This is critical to sustaining our federal funding. Shannon P, Markiel A, Ozier O, Baliga NS, Wang JT, Ramage D, Amin N, Schwikowski B, Ideker T. Cytoscape: a software environment for integrated mod
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