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2013年7月18日のブックマーク (6件)

  • 現場にマッチした育成計画、育成計画書の作り方:webインソース

    研修を見直せと言われたら・・・ 人材育成計画に関して、「この厳しい環境下、研修コストを削減しつつ、内容をより実践的なものに見直せ」という指示を経営陣から受けていらっしゃる人事・研修ご担当者の方も多いかと存じます。リーマンショック以降、このようなお話をきっかけとして、人材育成計画の見直しをご支援させて頂くことが非常に多くなりました。見直しのプロセスで強く感じるのは、研修内容が現状にマッチしていなかったり、過不足があったりして、現場のニーズにダイレクトに結びつく研修が、十分に実施されていないという事実です。皆様もぜひこの機会に研修体系の見直しをされるようお勧めします。 「ムリ、モレ、カケ、ムダ」を現場の声から見つけ出す 例えば、ある企業では、長年"入社1年目は、半年間の集合研修で業務の基礎から応用までを徹底的に学ぶ"というのが通例でした。しかし、現場から、「知識不足の新人に応用レベルまで研修し

  • 人材育成計画、研修体系を考える(2):webインソース

  • オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析

    書は社会ネットワーク分析の基礎理論への理解を、オープンソースのプログラミング言語Pythonを使って体感しながら深めるための書籍です。ソーシャルネットワーク分析の背景となる理論を学びたいスタートアップ企業や、社会学の理論をプログラミング言語を使って実践的に研究したい研究者などにとって、役立つ知識を学ぶ助けとなります。なお書はEbook版のみの販売となります。 2012/7/20 誤植等を修正してファイルをアップデートしました。2012-7-20版をダウンロード可能です。 2013/5/20 誤植を修正してファイルをアップデートしました。2013-5-20版をダウンロード可能です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場

    オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析
  • Rでソーシャルネットワーク分析

    The document discusses analyzing correlation networks between Scottish whisky distilleries. A correlation matrix is created from sensory characteristics of whiskies. This is converted to a graph object where nodes are distilleries and edges represent correlations above 0.8. The graph is analyzed to find clustering of distilleries based on sensory profiles and key central nodes. Visualizations of t

    Rでソーシャルネットワーク分析
  • ネットワーク分析をもうちょっと勉強(実践編) - でたぁっ 感動と失敗の備忘録

    前回は 竹先生の資料 や WEBページ を拝見し R で行うネットワーク分析について新たに知ることができた関数、分析手法についてまとめてみた。さっそく Non-overlapping 手法を実務で実践したが早くも壁にぶちあたってしまった。実務で取り扱うデータを分析する際にはつきものだ。。。今回分析したネットワークはこんな感じ。ノード数=446、エッジ数=792、図ではエッジの矢印が見えないかもしれないが有向グラフ。(前回同様サイトスケープにくわせOrganicレイアウトで表示 ※背景色のみ白に変更) さっそくエラー多発 何も気にせずにNon-overlapping手法のコミュニティ抽出関数を実行したらエラーが多発。 > # おまじない > ls(all=T) character(0) > rm(list=ls(all=TRUE)) > > # パッケージの読み込み > library(i

    ネットワーク分析をもうちょっと勉強(実践編) - でたぁっ 感動と失敗の備忘録
  • ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録

    マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。(他の設定はデフォルト) 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ

    ネットワーク分析をもうちょっと勉強 - でたぁっ 感動と失敗の備忘録