Stanford Large Network Dataset Collection
Open research positions in SNAP group are available at undergraduate, graduate and postdoctoral levels. Social networks : online social networks, edges represent interactions between people Networks with ground-truth communities : ground-truth network communities in social and information networks Communication networks : email communication networks with edges representing communication Citation
【13個掲載】 機械学習に使える日本語のデータセットまとめ - Qiita
※本記事は、Lionbridge AI発の連載記事を再編集したものです。他の機械学習に使えるオープン・データセットまとめ記事は、こちらからご覧ください。 本記事は、日本語のデータセットを紹介いたします。日本語の公開データセットを無料ダウンロードできるポータルサイトや、自然言語処理に使える日本語のテキストデータセットを含みます。 機械学習に使える日本語のデータセットポータル DATA GO JP: 日本政府のデータカタログサイト。日本政府は、公共データを広く公開することにより、国民生活の向上、企業活動の活性化等を通じ、我が国の社会経済の発展に寄与する観点から、機械判読に適したデータ形式を、営利目的も含めた二次利用が可能な利用ルールで公開する「オープンデータ」の取組を推進しています。このウェブサイトは、二次利用が可能な公共データの案内・横断的検索を目的としたオープンデータの「データカタログサイ
ビジネスでインパクトが出せるデータサイエンティストになるためにはを読んで - tetsuroitoのブログ
Rettyの岩永さんが日本経営工学会の学会誌「経営システム」に投稿した記事を読んだ。 文章構成は下記の通り はじめに データサイエンティストが力を発揮する場 課題設定 解決方法の設計 検証 育成 まとめ わずか5ページの中で、コンパクトに全体的な提言を盛り込んでおり、さすがである。 私が読んでいて気になった箇所を引用し、品評する形で感想を語りたい。 まず、力を発揮する場について データサイエンティストが力を発揮するためにはデータの質と量も重要である そうだ。よくぞ言ってくれた。ビッグデータ以降、量的な話が多いが、質が大事なのだ。 私もかれこれ5年前くらいからそういう話をしている。 20141101 TokyoR LT これからのRとデータの話をしよう from tetsuro ito データサイエンティストの仕事の肝となるのは適切な課題を設定することである そうだ。そうなのだ。よくぞ言っ
DataScienceCentral.com - Big Data News and Analysis
DSC Weekly 10 January 2023 – Recession Analysis Scott Thompson | January 10, 2023 at 4:42 pm Announcements Recession Analysis Editor’s Note: This week’s editorial was written by a guest contributor. If... Solution vs. Product-Implications for Agile Development Howard M. Wiener | January 10, 2023 at 2:59 pm A Solution is Not a Product Solution, Deliverable, Product, Work Product and other terms are
Mastodon Data
Tracked instances For the first two days I scraped the active instances from the list at the tootsuite/mastodon repo, but since it doesn’t update regularly because that requires merging pull requests, I switched to the list over at instances.mastodon.xyz. Please add your instance to this list if you don’t find it on here. As of 2017-04-19, I’m manually setting the user count of mastodon.potproject
R AnalyticFlow
R AnalyticFlowは統計解析環境Rを用いたデータ解析ソフトウェアです。 直感的な操作に加え、Rエキスパートのための機能も充実。チームでの分析プロセスの共有をサポートします。 Windows、Mac、Linuxに対応。個人・法人を問わず無償でご利用いただけます。 > ダウンロード> 特徴 分析フローの作成 データ分析のプロセスをフローチャート形式で整理。視覚化されたプロセスはマウス操作で誰でも簡単に、かつ正確に再現することができます。 分析フローはデータやドキュメントと共にプロジェクトとして管理。チームでの分析プロセスの共有をサポートします。 R: 最高のデータ分析エンジン Rはオープンソースの統計解析システムで、世界中の専門家によって開発されています。 膨大な数のデータ分析手法が実装されており、R言語によるプログラムを記述することで様々な機能を利用することができます。 R Ana
Re:dashで異なるData Sourceのクエリ結果をJOINできるようになったので試してみた - Query Results (Alpha) - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは。グノシー開発部で部長をしている@cou_zです。最近はDJ RYOWのビートモクソモネェカラキキナ 2016 REMIXをよく聴いています。11/23のライブが楽しみですね。 Gunosyにおけるプロダクト改善は、データ可視化による現状把握から始まると考えています。Gunosyではデータ可視化にいくつかのツールを利用していますが、その中でも最近はRe:dashを用いることが多くなってきました。 先日、Re:dashを用いたリアルタイムKPI通知について紹介しました。 data.gunosy.io 今回は、Re:dashの新しい機能である Query Results (Alpha) Data Source を紹介します。 この機能により、複数Data Sourceのクエリ結果のJOINが可能になりました。アルバイトで分析を担当している松嶋も「ついに使えるようになったんですね！！r
データ分析基盤を支える技術 - YAPC::Asia Tokyo 2015
データ分析の話はそこかしこで行われてますが，それを俯瞰する話はあまりないようなので，ここらで一つ色々とまとめて喋りたいと思います．また，Treasure Dataで得た経験をもとに，機能だけでなくデータ分析基盤でよく要求される要素についても，いくつかの視点を交えて言及したいと思います． 話したいトピックリスト． データ分析の需要 データ分析の流れ データ分析基盤に使われるソフトウェア / サービス オンプレミス: Hadoop, Spark, Presto, Impala, etc クラウド: Treasure Data, BigQuery, Redshift, EMR, etc データ収集/同期: Fluentd, Embulk, Sqoop, etc ストリーム処理系: Storm, Norikra, Dataflow, etc キュー: Kafka, Amazon Kinesis,
Rで解析：テーブル表示をcsvに出力です。便利！「tableone」パッケージ
Rで加工したデータの結果をテーブルで表示する「tableone」パッケージの紹介です。結果をRのコンソールへ整形して表示するだけでなく、csvファイルに出力するコマンドも収録されています。 コンソールに表示されるテーブルを「エクセル」で加工したい方にオススメです。 パッケージのバージョンは0.13.0。実行コマンドはwindows 11のR version 4.1.2で確認しています。 パッケージのインストール下記コマンドを実行してください。 #パッケージのインストール install.packages("tableone")実行コマンドの紹介詳細はコマンドまたはパッケージヘルプを確認してください。 #パッケージの読み込み library("tableone") ######データ例の作成########mple(1:10, 100, replace = TRUE) TestData <-
郊外住宅地の見えない空き家 NHKニュース
転機を迎えた郊外住宅地 「もっと若い人にここに移り住んでもらって、かつての活気を取り戻したい」 私たちが訪ねたとき、多くの住民からこうした声を聞きました。確かに広い庭や緑豊かな公園は、子育てには理想的な環境です。 しかし、いくら空き家があっても、地元の若い子育て世代が簡単に手を出せる価格ではありません。また、厳しい建築協定が結ばれているため、土地を分割して売却したり、アパートなどの集合住宅を建てたりすることもできません。良好な環境を維持するための配慮が、かえって若い子育て世帯が移り住むことを阻んでいるのです。 住民の１人は「地域のスーパーは閉店し、中学校も来年には統廃合されます。今は元気だからまだいいですが、１０年後、２０年後を考えると、このまま住み続けることができるのかどうか、本当に不安です」と話していました。 明治大学文学部の川口太郎教授は、日本の郊外住宅地は、大きな転機に立たされてい
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NSF SAGE: Waveform Data
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Elements of Statistical Learning: data mining, inference, and prediction. 2nd Edition.
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