『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
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
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
R で Vanishing Component Analysis - 木曜不足
どんなデータでも(※)線形分離可能にしてしまう技術，Vanishing Component Analysis(ICML 2013)を紹介してきました - a lonely miner Vanishing Component Analysis を試作してみました – Tech.D-ITlab | Denso IT Laboratory researcher's blog sites 行けなかった ICML 読み会で紹介されてた Vanishing Component Analysis (Livni+ ICML2013)、うちの社内勉強会でも光成さんが紹介してくれて、ふむふむしていたところに、試作実装がでてきて、おーおもしろいと思ったんだけど、Matlab なので試せない orz というわけで貧乏人の Matlab (失礼) である R で実装してみた。 極力、論文の pseudo code
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Amazon.com: Data Mining with Rattle and R: The Art of Excavating Data for Knowledge Discovery (Use R!): Williams, Graham: Books
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