Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出 - Qiita
Wikipedia からスクレイピングして… とか言ってる人におすすめしたい，DBPedia からの情報抽出rdfスクレイピングWikipediaSPARQLdbpedia みなさん DBPedia をご存知でしょうか．DBPedia とは，Wikipedia から構造化データ (RDF) として情報を抽出するものです．DBPedia では Linked Data として情報が体系化されているので，Wikipedia 内の必要な情報を，非常に簡単に抽出することができます． 「◯◯ の情報を Wikipedia からスクレイピングして取ってきて…」みたいな話をよく耳にし，そんなのスクレイピングしなくても DBPedia 使えば一瞬なのに… と感じることが最近多々あるので，DBPedia の普及もかねて簡単にまとめてみることにしました．DBPedia なんて初めて聞いたという方は，ぜひチェック
『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
それってホントに『分析』？｜freee データマイニングエンジニアに学ぶ本質的なデータとの向き合い方 | キャリアハック（CAREER HACK）
アナタのデータ分析はただの「現状分析」かもしれない！？明日から使える「データ」への向き合い方と考え方をfreeeのデータマイニングエンジニア坂本さんに教えてもらいました。 データ分析→活用、ホントに出来てる？ 昨年辺りから、ビックデータやデータサイエンティストがある種「バズワード化」して久しいですね。 ただ、データというものは決してプロフェッショナルだけが扱うものではありません。様々な業界・業種の人が日々、データと向き合っているもの。Excelが使えるからといって、「データ分析ができている」と勘違い…いや錯覚している人も多いのでは！？ここは基礎から、データの扱い方・考え方についてプロから学んでみましょう。 今回ご寄稿いただいたのは、10万以上の事業所が導入している「全自動のクラウド会計ソフト freee」でデータマイニングエンジニアを務める坂本さん。 明日から使える考え方が詰まっています。
杜氏のいない｢獺祭｣、非常識経営の秘密
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時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析
連載バックナンバー はじめに 今回は時系列分析について紹介します。ビジネスで生成されるデータの多くが“時間“の項目を含む時系列データで、1週間の傾向や季節変動などを分析する際など、さまざまな場面で時系列の分析が必要となります。 時系列分析（Time Series Analysis）とは？ 時系列分析（Time Series Analysis）は、株価や為替レートなど金融関連の時間とともに変化するデータを分析し予測するために発達してきました。「時系列計量経済学（Time Series Econometrics）」などの学問の中で論じられているデータ分析の中では、比較的歴史のあるテーマです。それだけに、定式化するためのさまざまなモデルが提案されていて、1つの変量を分析するためのモデルだけでも、表1のように多くのモデルがあります。 略称 説明 AR
2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりの本は一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので（泣）、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要な本を読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
靴屋とデータマイニングと季節外れの冬物衣料 - あんちべ！
やぁ。4月も終わりだというのに、いやに寒い日が続いてるね、元気かい？ 面白い話がtwitterに流れていたので紹介したい。 日経コンピュータの話。ビックデータ神話に乗り、多額の費用で解析した靴屋の話、解析結果、冬にブーツが売れ、夏にサンダルが売れるw。 https://twitter.com/yawachi/status/326460494154194944 これを見て君はどう思う？ twitterでは皆がこのニュースに対して嘲笑を投げかけていた。 そりゃそうだろう、大金を掛けて誰でもわかることしか出てこないなんて、笑われて当然さ。 データマイニングってのは、やっぱり、もっとこう、あの有名な「おむつとビール」ような意外性のあるものじゃないとね。 そう、データマイニングに必要なのは意外性だ！ あの靴屋は全く馬鹿なことをしたもんだ、ゲラゲラ！ OK、笑いが取れたようなので、もう一つ同じような話
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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Amazon.co.jp: 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック: Matthew A. Russell (著), 奥野陽（監訳） (翻訳), 佐藤敏紀（監訳） (翻訳), 瀬戸口光宏（監訳） (翻訳), 原川浩一（監訳） (翻訳), 水野貴明（監訳） (翻訳), 長尾高弘 (翻訳): 本