ブラウザ上でデータ分析が出来る！Clojure/Gorilla入門 - あんちべ！
概要 この記事は、Gorillaという ブラウザ上でClojureという言語を利用出来るライブラリを利用し、 ブラウザ上でデータ分析環境を構築するための入門記事です。 Clojureの事前知識は一切不要で、 ClojureやGorillaのインストールから、ブラウザ上で各種手法を コピペだけで実践出来るになるまでを説明しています。 なお、各種分析手法の詳細には言及しておりません。 とにかくGorillaを動かす 「説明は良いから、とにかく動かしたい」 という方向けに要点だけ説明します。 leiningenをインストールし、作業フォルダにてlein new gorillaでプロジェクトを作り、 生成されたgoraillaフォルダ直下にあるproject.cljに下記をコピペし保存、 lein gorillaと打ち込み、少し待つと Running at http://localhost:XXX
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
面白いデータは転がりまくってるけど転がってるままなので誰か助けてくれろ - あんちべ！
転職して丁度2年がたちました。 現在はWebベンチャーで統計屋しています。大変楽しい毎日です。 なぜ楽しいかというと勿論リスプを書いているからというのも大きなる理由の一つです*1。 このエントリでは何が楽しいのか近況交えてつらつらまとまりなく書いてます。 あと現職の解決しがたい不満についても書いています。 糞長くなってしまったので要約すると 「今糞面白いけど超えられない壁あるので誰か助けて」 です。 現職面白い理由5個。 1．データが面白い*2 私は経済学科・数理統計の研究室出身で、応用先としてコミュニケーション活性化を目的とした 行動経済学やテキストマイニングをやっていました。 そういう背景があるため、学生時代いつか壮大な社会実験をやりたいと思ってたけど、 それには大変なお金がかかったり大がかりなシステムを構築しないといけなかったりで断念した。 ですが今はSNSやソーシャルゲームや広告の
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
テキストマイニングのための機械学習超入門 一夜目 - あんちべ！
テキストマイニングに必要なパターン認識と機械学習について学びます。非常に初歩的な話から始めます。対象者は「テキストマイニングに興味があり、用いられる手法の中身を知りたい（けれど高度な数学は厳しい…）」というビジネスマンや学生さんです。数式は出来る限り「使います」。使わないと意味するところは理解できません。ただし、愚直に数式の一行一行を手計算で順を追って解いていきますし、必要な数学知識はその都度説明し、前提知識は求めませんので「数式出てくるの？じゃあついていけないのでは…」という心配は不要です。この記事の特徴は「機械学習の手法をやたら冗長な数式と過剰なまでの例を用いて、くどくどと同じ話を何度も説明する」ことです。 筆者ことあんちべは純文系出身で、数学や統計学、プログラミングは全然学生時代やってこなかった上、業務でも機械学習を使うことなんて皆無、それどころか機械学習なんて言葉は就職してからよう
退職しました - あんちべ！
昨日2011年10月31日をもちまして、約２年半お世話になった金融機関を退職しました。退職の旨を周囲にお伝えすると、驚きの声が…全く上がらず、「あんちべは５年もここに居ないだろうなってずっと思ってた」と皆さんから言われました。それどころか「なんでお前初めからベンチャー行かずに、こんな堅苦しい大企業へ来たんだ？」と問われること多数（どころか十中八九聞かれる始末…）。現職を選んだのには理由がありました。それは高校時代に遡ります。 「モノづくりをして、技術で皆さんの生活をハッピーにしたい！」という思いから、進学校ではなく、某工業大学付属高校へ入学しました。技術を学ぶのは楽しく、そのまま技術屋になろうと考えていました…が、地元の工場見学で社会人と接するにつれ、徐々に「現場でどんなに頑張っても、マネジメントやそもそもの経営が上手くいってないと詮無いのでは…」という思いが募り、進路に悩みました。 そん
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