『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
Doing Data Science
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『ビューティフルデータ』――すべてがデータ化される時代に、データの美しさを求め：晴読雨読＠エンジニアライフ：エンジニアライフ
ビューティフルデータ TobySegaran、JeffHammerbacher（編集）、堀内孝彦、真鍋加奈子、苅谷潤、小俣仁美、篠崎誠（翻訳） オライリージャパン 2011年2月 ISBN-10: 4873114896 ISBN-13: 978-4873114897 3570円（税込） ■データを知ること＝世界を知ること TwitterやFacebookに撮った写真をアップロードする、Webサイトの口コミ情報を見ながら飲み会のお店を予約する、ダイエットのために毎日体重を記録して変化をチェックする……今や私たちの日常生活で、データに触れない日はありません。オンライン上には無数のデータがあり、誰もが自由にアクセスできます。個人が作成したデータをアップすることも容易になりました。 本書は、WebやSNSの舞台裏で処理されるデータ、人工衛星やDNA解析といった学術の世界におけるデータ、国勢調査や政
ビッグデータの衝撃というよりデータ分析の仕事が重要になるよっていう話
ビッグデータとは Volume(データ量) Velocity(データの生成頻度) Variety(多様性、構造化できないという意味も含む) のいずれか、またはそれらの組み合わせ。 構造化できない大量のデータがリアルタイムにどんどん生成されていくような状況だと、RDBに収めにくいし、処理するのにも新しい技術や手法が求められるということ。 本書では上に書いてあるビッグデータは狭いと考えていて、データ処理技術、ヒトを含めた組織まで含めてビッグデータとして捉えているが、そっちの話は分析力を駆使する企業のがずっと詳しいし、分析という観点から書いてある。 分析が先なのか、データが先なのかという話に関していえば、優秀なデータサイエンティストを有していればデータを与えれば意味のある分析結果がドンドン精製されてくるが、分析するヒトがいなければデータ生成はムダなコストにしかならないので、分析（者）ファーストだ
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