『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）を書くに当たって気を付けたこと＆補足など（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記(2015/03/14) 第7章の決定木のところで取り上げた{mvpart}パッケージのサポートが切れ、CRANから削除されてしまったためinstall.packages関数ではインストールできなくなっています。現在のインストール方法を最後に追記しました。 追記(2014/09/18) 実はGoogleブックスで立ち読み可能です 拙著公式サポートページと相互リンクしています。サンプルデータと正誤表はこちらをご参照ください ということで、以下の通り拙著『手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング』（技術評論社）が本日発売と相成りました（都内の大型書店では先週半ばから先行販売している模様です）。 手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング 作者: 尾崎隆出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2014/08/22メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ
Linuxのブロックデバイスレベルで実現するrsyncより高速な差分バックアップについて - ゆううきブログ
社内で論文輪読会みたいなことやってて、そこで紹介した論文の内容についてです。 最近、Graphite に保存しているデータのバックアップ（データ同期）に rsync 使ってて、かなり遅いので困ってた。 LISA っていう 大規模システム、sysadmin 系のカンファレンスがあって、ここから論文探してたら、ちょうど巨大データの高速バックアップの実装の話があったので読んでみた。 論文概要 dsync: Efficient Block-wise Synchronization of Multi-Gigabyte Binary Data - https://www.usenix.org/conference/lisa13/technical-sessions/presentation/knauth - Thomas Knauth and Christof Fetzer, Technische U
可視化ライブラリD3.jsの設計が素晴らしすぎる。 | 三度の飯とエレクトロン
最近名前を聞くことが多くなってきたD3.jsを試してみています。 まだ使い始めたばかりですが、D3.jsの設計の素晴らしさに感動しています。 データを与えればグラフが表示されるというような単純なものではないので、敷居が高く感じていましたが、設計を知るほどによく出来ていて驚きます。 D3.jsとは何か？ そもそも、D3.jsとはなんでしょう？ D3.js – Data-Driven Documents D3.jsは、データをブラウザで可視化するためのライブラリです。 単なるグラフライブラリではなく、もっと抽象的な「可視化」を扱うのが特徴です。 抽象的なレイヤーを扱うので、ライブラリと言っても機能より設計が重要で、D3.jsが支持されている理由はその設計の素晴らしさにあります。実際に描画しながら、その設計の違いについて考えていきます。 企業の時価総額と営業利益の関係をプロット 例題として、企業
アジャイルデータサイエンス
TOPICS Data Science , Database , Python 発行年月日 2014年04月 PRINT LENGTH 236 ISBN 978-4-87311-671-6 原書 Agile Data Science FORMAT PDF 本書は、データの収集・集約・解析・レポート化をアジャイルに行うアプリケーションを構築するための考え方と方法を解説します。Python、Apache Pig、D3.jsライブラリのような軽量ツールを使い、メール受信ボックスを使ったデータマイニングを行うためのサンプルアプリケーションを作成します。データを解析するためのアジャイルな環境を作る方法やツールの組み合わせ方などを解説し、さらに行いたい解析やデータの特性によって解析の手段を変更できるようにする方法も学びます。日本語版では付録としてクラスメソッドの能登諭氏と佐々木大輔氏による「Fluen
Data.go.jpの現状 - 発声練習
まずお読みください 2014年3月6日：内閣官房におけるオープンデータ推進に関する取組状況について（PDF） 安倍内閣はオープンデータを推進しています。それに基づき昨年（2013年）12月20日にData.go.jpが公開されました。 現在、政府においては、公共データを活用した新ビジネス・新サービスの創出を促進するため、公的機関が保有するデータについて、機械判読に適したデータ形式で、営利目的も含め自由な編集・加工等を認める利用ルールの下、インターネットで公開する「オープンデータ」の取組を推進しているところです。 オープンデータの取組の一つの柱として、各府省庁が公開する公共データの案内・横断的検索を可能とする「データカタログサイト」（ポータルサイト）の構築があり、「日本再興戦略」や「世界最先端ＩＴ国家創造宣言」（いずれも平成25年6月14日閣議決定）において、2013年度中に試行版を立ち上げ
Elsevier opens its papers to text-mining - Nature
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マップナビおおさかオープンデータ一覧
本ページに掲載の各種データについては、CC（クリエイティブコモンズ）ライセンスにおけるCC-BYで提供いたします。
A Roadmap for Rich Scientific Data Structures in Python | Quant Pythonista
Discussion thread on Hacker News So, this post is a bit of a brain dump on rich data structures in Python and what needs to happen in the very near future. I care about them for statistical computing (I want to build a statistical computing environment that trounces R) and financial data analysis (all evidence leads me to believe that Python is the best all-around tool for the finance space). Othe
５年後のデータサイエンティスト
SocialWeb Conference vol.5 〜OpenSocial Night #2〜 にてお話させいただいた資料です。 相当うわべだけの話ですが、ご容赦いただければ･･･。
Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
「D3.js」を使ったデータビジュアライゼーション
Webやスマートデバイス、センサーなどあらゆるものから情報を収集出来るようになり、世の中には膨大なデータが溢れかえっています。また、ビッグデータやデータサイエンティストといったキーワードに注目が集まり、データ活用への期待が高まっています。しかし、単純に収集したデータはそのままでは見づらく、そこから意味を汲み取ることは困難です。そこで、データの見せ方や伝え方が重要になってきます。 D3.jsとは D3.jsは、Mike Bostock（mbostock）が作成したデータ可視化用途で人気のJavaScriptライブラリで、データをDOMと結びつけ、データ駆動によりグラフを作成することができます。ソースコードはGithubで公開されており、人気を表すStarの数がGithubに公開されているリポジトリ全体で6番目に多いことからも、注目の高さが伺えます（2013/10現在）。ライセンスは修正BSD
Gephi - The Open Graph Viz Platform
Support us! We are non-profit. Help us to innovate and empower the community by donating only 8€: Applications Exploratory Data Analysis: intuition-oriented analysis by networks manipulations in real time. Link Analysis: revealing the underlying structures of associations between objects. Social Network Analysis: easy creation of social data connectors to map community organizations and small-worl
Doing Data Science
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グリー技術者が聞いた、fluentdの新機能とTreasure Data古橋氏の野心
fluentdのほかにもバイナリシリアライゼーションフォーマット「MessagePack」の開発などで知られる古橋氏だが、学生時代からその技術力の高さには定評があり、注目され続けてきたスーパーエンジニアでもある。 今回、fluentdのユーザーでもあり、古橋氏とは旧知の仲でもあるグリー 開発本部 リーダーの森田想平氏がインタビュアーとなり、fluentdにまつわるトピックや、トレジャーデータでの開発、オープンソースへの想いなどを訊いている。本稿では、その模様をお伝えしながら、“エンジニア・古橋貞之”の魅力に迫ってみたい。 fluentd v11の注目ポイント 森田 まずは、グリーでも大変お世話になっているfluentdについて、いろいろ聞かせてください。開発中の新バージョン（v11）では、かなり大きな変更や機能追加があると伺っていますが、注目ポイントをいくつか教えてもらえますか。 フィルタ
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