Pythonで統計学を学ぶメリットは？勉強の手順も解説
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使ったアプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
『最適化』という魔法の言葉 - dataminer.me
はじめに データマイニングの仕事をやっているとよく『最適化』という言葉に出くわすことがある。例えば、『データマイニングの技術を使って広告効果を最適化してます』とか『うちのゲームはデータ分析によってユーザーに対して最適なコンテンツを出し分けている』とか。 自分も困ると『データマイニングにより最適化を行ってます』と話しちゃうことが多い。そりゃ「最適化＝最も適した状態にすること」なんだから話を聞いた相手もぐうの音も出ないから相手を説得しやすい。 でも、最適化って「どう最適化するか＝データマイニング技術」よりも「何を最適化するか＝何をKPIにするか」の方がお金儲けに直結するし、そここそがデータマイニングのコアになっていることが多いと思うので、それに関する個人的な意見。 例として広告における最適化 「CPA最適化」とか「CTR最適化」とか。ネット上でとれる数値に対して最適って言う文脈で出ることが多い
第29回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 29th)－大規模解析・サービス活用 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2013/9/21 "第29回 データマイニング+WEB＠東京−大規模解析・サービス活用 祭り−"を開催しました。 第29回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 29th)大規模解析・サービス活用 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining 29th 参加者セキココ：第29回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた [Twitter:@komiya_atsushi] さんに感謝） 以
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
第21回 データマイニング+WEB＠東京( #TokyoWebmining 21th)－ソーシャルグラフ解析・ビジネス展開 祭り－ を開催しました - hamadakoichi blog
2012/08/26 "第21回 データマイニング+WEB＠東京−ソーシャルグラフ解析・ビジネス展開 祭り−"を開催しました。 第21回 データマイニング+WEB＠東京 ( #TokyoWebmining 21th)−ソーシャルグラフ解析・ビジネス展開 祭り− : Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#21 参加者セキココ：第21回 データマイニング+WEB ＠東京 セキココ (作成してくれた @Prunus1350 さんに感謝） 以下、全
第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 祭り− を開催しました - hamadakoichi blog
2012/05/20 "第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−分散機械学習・ビジネス展開 祭り−"を開催しました。 第17回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 17th)−分散機械学習・ビジネス展開 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 参加者ID・バックグラウンド一覧： 参加者Twitter List: Twitter List TokyoWebmining#17 (@horihorioさんに感謝） 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめです。 AGENDA： ■Opening Talk： O1
統計・解析ビジネスユーザー必読のデータマイニング本 - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久々の更新です。前々から注目していた『Data Mining and Statistics for Decision Making』が届きました。ちょっと読んだだけでも、ここ数年で一番の応用本だと感じました。単なる応用本ではなく、解析やデータマイニングがビジネスに利用されることを非常に強く意識されている内容です。 Data Mining and Statistics for Decision Making (Wiley Series in Computational Statistics) 作者: Stéphane Tufféry出版社/メーカー: Wiley発売日: 2011/04/18メディア: ハードカバー購入: 15人 クリック: 478回この商品を含むブログ (2件) を見る 見出しを読むだけでも素晴らしいのが分かります。おしゃれStatistics勉強会で使っている『Stati
Rで系列パターンマイニング - sfchaos's blog
頻出パターンマイニング(Frequent pattern mining)は,頻出するアイテムの組み合わせを抽出する一連の手法を指します.頻出パターンマイニングの代表例として相関ルールのマイニングがありますが,この手法を用いるとPOSデータからビールとおむつを一緒に購入する消費者が多いことなどの知見が得られます. 一方で,頻出パターンマイニングでは,順序性のあるパターンは抽出できません.例えば,ビールを購入した消費者がその後おむつを購入する傾向があることは,頻出パターンマイニングでは分かりません. このように順序性のあるパターンを抽出する手法は,系列パターンマイニング(Sequential pattern mining)と呼ばれており,１９９５年にIBM研究所のR.AgrawalとR.Srikantによって提唱されました. RのarulesSequencesパッケージを使用すると,系列パター
Tokyo r 14回_201105
Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. Tokyo r 14回_201105 - Presentation Transcript 第14回TokyoR大規模データマイニングでのモデル探索手法：K-sample plot（マイルドver.） iAnalysis合同会社 最高解析責任者 倉橋 一成 1 @isseing333、@ikurahashi 倉橋一成（Kurahashi Issei） 修道（広島）->東大理科Ⅰ類->看護学科->疫学・生物統計学教室大学院（大橋教室）->企画情報運営部（大江教室） 電子カルテのデータマイニング オ
第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th) を開催しました −1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り− - hamadakoichi blog
2011/02/27 "第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−"を開催しました。 第10回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京 ( #TokyoWebmining 10th)−1st Week−広告ネットワーク・グラフ解析・並列機械学習 祭り−: Eventbrite Google グループ 会場提供し運営を手伝って下さった ニフティ株式会社 のみなさん、どうもありがとうございました。素敵なトークを提供してくれた講師メンバーに感謝します。会場参加、USTREAM参加ともに多くの方々の参加を嬉しく思っています。 以下、全講師資料、関連資料、ツイートまとめ、参加者の声です。 AGENDA： ■10回開催記念トーク： 1. 「データマイニング+WEB〜データマイニング・機械学習活用による継続進化〜」 (発表40分
Koichi Hamada
Senior Staff Research Engineer, Artificial Intelligence As a senior staff research engineer for Artificial Intelligence, I develop a broad range of mobile and online services utilizing AI, such as games, gaming platforms, entertainment content distributions. I have developed dozens of machine learning systems for hundreds of million users and accelerated services. For example, I have developed doz
Eventbrite
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インターリュード: TwitterとR
今回はTwitterという身近な題材を使って、Rによるデータ収集と可視化をやってみます。Rの豊富なライブラリを使えば意外に手軽にできます。 今回は間奏的にIT寄りの話題を この連載は＠ITの連載でもかなり毛色の違う内容です。それにもかかわらず前回までの4回は、統計的検定をいきなり導入したり、日本政府や世界銀行の経済統計にアクセスしてみたり、さらにはWikiLeaksの暴露データを統計解析してみたりと、かなりハードコアな内容に走ってしまいました。 第4回の「あとがき」では同じ路線で突っ走ろうということを申し上げていたのですが、今回は間奏（インタリュード）として、より＠ITらしく、IT寄りの話題を取り上げたいと思います。 TwitterとR Twitterの人気は世界的にまだまだ続いているようです。2010年8月後半に発表された2010年6月分の統計によれば、現在はインドネシアやブラジル、ベネ
ソーシャルアプリ 大橋直久
SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）向けソーシャルアプリの開発が急ピッチで進められています。 2009年6月、日経コンピュータ 米ロックユー SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）向けアプリで急成長 2005年11月に設立した米ロックユー。設立当初は知名度のない小さなソフト開発会社の1社に過ぎなかったが、SNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）向けアプリケーション開発で急成長を遂げている。英語圏や中国語圏の大手SNS向けに提供する米ロックユー社のアプリケーションは、2008年時点で月間利用者数が1億800万人、月間閲覧数は20億ページビュー。ヤフーやグーグルへの投資実績があるベンチャーキャピタルの米セコイアキャピタルなどからは、2000万ドル（約20億円）以上の出資を受けたとされる。インターネット関連ベンチャー企業としては、最も注目の1社と言える。 米ジンガ、
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Rにおける大規模データ解析(第10回TokyoWebMining)