半構造データ - Google 検索jp.drinet.co.jp › blog › datamanagement › semi-structured-data 半構造化データ（Semi-Structured Data）は非構造化データに「フレキシブルな構造」を与えたものと定義されます。「フレキシブルな構造」は「NoSQL」とも呼ばれ、グラフ型 ...
データ・クラスタリング - Wikipedia
英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン（Google翻訳）。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Cluster analysis|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
ERモデル（いーあーるもでる）
データモデリング手法の1つで、モデル化対象（実世界）を“実体”とその“関連”からなるものとして定義、構造化して、静的な概念データモデルを記述する。一般にデータベース設計に用いられる。 ERモデルでは、一般に次の3つの構成要素によって世界（管理対象）を表現する。 ■実体（エンティティ：entity） 管理の対象として“存在する”と定義したもの（例：「顧客」「商品」などの物理的な存在、「会社」「支店」などの法的、論理的存在、「契約」「納品」などの事象など）。 ■属性（アトリビュート：attribute） 実体の特性として定義したもの。実体が持つデータ項目。（例：従業員エンティティの「従業員氏名」「従業員住所」「従業員電話番号」など。 ■関連（リレーションシップ：relationship） 実体と実体の関係を示したもの。実体に対する操作。（例：部門エンティティに従業員エンティティが「配属」されて
DFD
ＤＦＤの内容と書き方 ＤＦＤは、次のような記号で構成します。 データの源泉・行き先は、システムの利用者や外部システムです データストアは、台帳やデータベースです データフローは、伝票やデータ伝送の内容です 処理は、手続きや計算およびデータの変換内容です 記号の記入要領をまとめると次のようになります。 ＤＯＡの開発は、 ４つのモデルを順次作成する 現行物理ＤＦＤ（現状をそのままＤＦＤにすること）の作成要領は、次の通りです。 ①問題記述書を作成して「現状」を記述します。事務フローでもＯＫです。 ②問題記述書から「データのＩＮＰＵＴ元（発生源）」と「データのＯＵＴＰＵＴ先（行き先）を抜き出す。 ③問題記述書から「動詞」を抜き出す。 ④問題記述書から「名詞」を抜き出す。 ⑤問題記述書から「帳票名」を抜き出す。 ⑥「ＩＮＰＵＴ」を発生源、｛ＯＵＴＰＵＴ」を行き先、「動詞」を処理（プロセス）、「名詞」
データサイエンスのワークフロー ― データ分析を効率に行うために | POSTD
データを扱うときに、きちんと定められたワークフローがあると助かります。具体的には、「ストーリーを伝える」（データの可視化／ジャーナリズム）ことだけを目的として分析を行いたいのか、それとも一定のタスク（データマイニング）をモデリングするためにデータに依存するシステムを構築することが目的なのか、プロセスが重要です。前もって方法論を定めておくことによって、チームの足並みが揃い、次に何をすべきか考え出そうとして無駄な時間を費やさなくて済みます。それによって早く結果が得られ、資料の公表も早くなります。 これを念頭に、Ashley Madisonの漏洩データ分析に関する 前回の記事 に続いて、私たちが現在使用しているワークフローをご紹介します。このワークフローは、データ漏洩（Ashleyのケースなど）を分析するためだけでなく、社内のデータの分析にも使用されます。ただし、重要な点として、このワークフロー
データ資源を押さえろ！ 機械学習に“食べさせるデータ”の発生源としてのIoT | さくらのナレッジ
「IoT」 （Internet of Things、モノのインターネット）と「機械学習」というキーワードをよく見てみると、ITトレンドの大きな節目が来ていることがわかります。大量データの分析方法の発達、特に機械学習の発展を背景としてデータの重要性が高まっています。そこでITベンダー各社がデータの入り口としてのIoTに注目するようになりました。データは富を生み出す鉱脈だと考えられるようになり、データという資源を押さえる競争が始まっているのです。 例えば製造業やインフラ管理の現場では、大量のマシンデータをコンピュータで処理して、異常検知、予防保守などに活用する取り組みが急ピッチで進んでいます。流通業では「オムニチャンネル」の掛け声のもと、ECサイトと実店舗の両方にまたがる顧客のデータを集めて需要予測やリコメンデーションなどに活用する動きが進んでいます。顧客の行動を観測するためにBeacon（B
データ構造図 - Wikipedia
データ構造図の一例 データ構造図（Data structure diagram、DSD）は、構成要素とそれらの関係を文書化するグラフィカルな表記法とそれらを束縛する制約を提供することで概念スキーマを記述するデータモデルの一種である。 DSDの基本的グラフィック要素は、実体を表す箱と関係を表す矢印である。データ構造図は特に複雑なデータ実体を文書化する際に有効である。 概要[編集] データ構造図 データ構造図は、データ辞書内のデータ要素の構造を描くのに使われる一種のダイアグラムである。データ構造図は、そのようなデータ辞書のエントリ内の構成仕様をグラフィカルに表したものである[1]。 データ構造図は、実体関連モデル（ERモデル）の拡張である。DSDにおいて、実体を表す箱の外ではなく中に属性が書かれ、属性から構成される箱同士を結ぶように関係を表す矢印が引かれ、実体と実体を束縛する制約を指定する。E
多変量解析概論 あるいは 高次元空間をしたたかに生き抜く処世訓
〒305-8604 茨城県つくば市観音台3-1-3 独立行政法人 農業環境技術研究所 地球環境部 生態システム研究グループ 環境統計ユニット 研究リーダー あるデータ点が複数の変量から成るとき，われわれは「多変量データ」（multivariate data）と呼ばれるものに遭遇する．たとえば，統計言語Ｒのパッケージに含まれているデータファイルのひとつに，植物学者 Edgar Anderson が集めた Iris属の形態データがある（ファイル名：「iris」）．その一部を下記に示そう：
1/30 発売！「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」 - iwiwiの日記
書籍「プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造」が近日中に発売される予定です．会津大の渡部先生が著者で，Short Coding 本の Ozy さんと私が協力としての参加です．どうかよろしくお願いします． プログラミングコンテスト攻略のためのアルゴリズムとデータ構造 作者: 渡部有隆,Ozy(協力),秋葉拓哉(協力)出版社/メーカー: マイナビ発売日: 2015/01/30メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (4件) を見る 本書はアルゴリズムとデータ構造の入門書です．整列，探索，木構造などをはじめとする基礎的なアルゴリズムとデータ構造を初学者向けに説明します．前提とするのは基礎的なプログラミング能力のみです．コード例では C++ を用いています． これだけだと，よくある本のように思われるかもしれません．しかし，本書は非常にユニークな特徴として，オン
18～34歳の人々がこの40年でどのように変わったのかがわかる「Young Adults Then and Now」
人口や収入から「1人暮らし」「家族と同居」「結婚経験なし」など、アメリカの18歳から34歳の人々がどんな暮らしをしているのかを可視化したのが「Young Adults Then and Now」です。国全体・州・郡などに区分した細かなデータを見ることが可能なので、「話にはよく聞くニューヨーカーの実態はどんなものか？」ということを見てみました。 Young Adults Then and Now - Census Explorer http://census.socialexplorer.com/young-adults まずはトップ画像にある緑色の「Explore！」をクリック。 すると、アメリカに焦点が当てられた世界地図が表示されました。 始めアメリカは州ごとに分けられているので、まず「NY(ニューヨーク)」という区画をクリックしてみると、画面下半分にグラフが現れました。これは18歳から
イミュータブルデータモデル(入門編)
This document summarizes a microservices meetup hosted by @mosa_siru. Key points include: 1. @mosa_siru is an engineer at DeNA and CTO of Gunosy. 2. The meetup covered Gunosy's architecture with over 45 GitHub repositories, 30 stacks, 10 Go APIs, and 10 Python batch processes using AWS services like Kinesis, Lambda, SQS and API Gateway. 3. Challenges discussed were managing 30 microservices, ensur
データドリブン - マーケティング用語集
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ファイル復旧ソフト「Recuva」を試す
使っていないPCから引き抜いたHDDを、USBディスクとして再利用しようとPCに接続してクイックフォーマットしました。 しかし、対象ディスクの選択を間違って、普段PT1で録画に使っている1TBのディスクをフォーマットしてしまいました（笑）←いや、笑えないｗ あわててマイコンピュータから対象ディスクを開いてみるも、中身は当然真っ白。 同時に自分の頭の中も真っ白になりました。 1TBのディスクに、500GB程度の録画したtsファイルやエンコードしたAVI、MP4、MPGファイルが保存されています。 全部消えたとなると、かなりの精神的ダメージをこうむることになります。 しばらく呆然としたあと、2つのことが浮かびました。 1. 1ヶ月ほど前、いくつかのファイルは別のUSB外付けディスクにバックアップしていた。 2. 世の中には、ファイル復旧ソフトやサービスがあるはず。 1. については、タイ洪水が
１万件以上のイベントをサポートしてきて学んだ教訓 | Doorkeeper
Paul McMahon Doorkeeperを使って開催されたイベントは、１万件を超えています。 この経験から、どのようなイベントが成功しそうか、というデータが集まりました。ここで、私たちのプラットフォーム上で主催されたイベントの数々から学んだことを、見てみましょう。 イベントの成功のためには、様々な要素を検証する必要がありますが、Doorkeeperのデータによると、下記のとおり、と、胸を張ってお答えできるのです。 どうやって、イベント参加申込者を増やすのか？ イベント参加申し込みをした人を、どうやって実際に来場させるのか？ こちらを念頭に置いて、下記の私たちの学んだ教訓について、見てみましょう。 イベントについて、詳しいお知らせをすることで、参加登録者を増やしましょう イベントに参加してくれそうな人には、イベントの詳細をお知らせして、申し込みにつなげましょう。 イベントの申し込み率と
フリーソフトですべての思想ideasのつながりを１枚にまとめたインフォグラフィックがびっくりするくらい簡単に描けた
前回の記事 これまで地上に現れたすべての思想ideasのつながりを１枚にまとめたインフォグラフィック 読書猿Classic: between / beyond readers の、少しだけ補遺。 哲学者、文学者、芸術家やその他もろもろ、数千の思想家の間の影響関係をひとつのチャートにマッシュアップしたGraph of Ideas。 実は、これをつくったBrendan Griffenは、影響を与えた者と影響を受けた者をコンマで区切っただけのcsvファイルだけれど、元になったデータを公開してくれている。 All Influences Wikipedia.csv さらにGriffenがつかったネットワーク可視化・分析ソフトGephiは、ほとんどマウス操作だけで、巨大／美麗なネットワークグラフが描けて、おまけにオープンソースソフトウェアで、日本語サイトやチュートリアルまである。 Gephi ・本家サ
データモデル - Wikipedia
データ･モデル文脈の全貌: データモデルは、格納されるべき情報 の詳細を提供し、その最終プロダクトが、コンピュータ・ソフトウエアの自作または購入の意思決定を支援する、アプリケーションまたは、機能仕様の準備のための、コンピュータのソフトウエア・コードの生成であるとき主に使うものである。図は、ビジネスプロセスモデリングとデータモデルの間の相互作用の例である[1]。 データモデルは、アプリケーション設計のための計画として使うソフトウェア工学の抽象モデルの1つである。班・要員間の意思疎通のための事業データの文書化、組織化、そして特にデータの格納方法や利用方法のために利用される。 Hoberman（2009）によれば、「データモデルは、組織内での意思疎通を改善し、それによってより柔軟で安定したアプリケーション環境に導く、真の情報の部分集合を正確に説明するシンボルとテキストの集合を使う、事業とIT専門
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