Metabase | Business Intelligence, Dashboards, and Data VisualizationWatch a 5-minute demo to see how to set up and publish a dashboard
年収に効く要素とは何か
Getting Started年収を表現するには様々なものから予想する必要があります。 新卒での就職や、中途での就職にはどのような方法で選ぶのでしょうか。 働き方などもあると思いますが、一つ重要な要素として年収（給与）の大きさがあるかと思います。 DoDaさまという転職サイトには大量の求人が記されており、この説明文から給与を予想することで、どのようなことが年収に影響をおよぼすのか、定量的に確認していきたいと思います アルゴリズムElasticNetを利用します。単語ごとに重みをつけるBag of Wordsを利用しようと思います 精度自体はさほどではないですが、解釈性がよいので、見通しが立てやすく、LassoとRidgeの双方の正則化項を利用します(ゴミみたいな情報が多いので正則化項は重要です) 予想精度自体はGBMやDeep Learningのほうが当然いいのですが、解釈を求めていきます
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SparkRをEC2上で動かして分散処理してみる
こんにちは！美味しいコーヒーを飲むために、毎朝早くにデスクでコーヒーミル回してます、アナリティクスチームの高柳です。 アナリティクスチームでは、じゃらんnetやホットペッパービューティーをはじめとしたリクルートライフスタイルのサービスに対して、基礎集計やレポーティング、また、データマイニング（データ分析）を活用し、高速にサービスを改善していくというミッションを担っています。 本記事では、データ分析環境としてのApache Spark、特にver 1.4から利用可能になったSparkRを、当チームのAWS上の分析環境に導入検討していたので、その辺について書きたいと思います。 SparkRは、まだリリースから日が浅いことから、日本語の記事が相当に少ないので、この記事がみなさんの"Happy SparkR ライフ"のお役に立つことを願っております。 Apache Spark導入の背景 サービスを
食べログの口コミに見る人間心理 ―麻薬と性とトラウマと― · Naoki Orii's blog
フランスの希代の美食家であるブリア・サヴァランは「ふだん何を食べているのか言ってごらんなさい、そしてあなたがどんな人だか言ってみせましょう」といったそうだ。これは、「ドン・キホーテ」の有名な一文「君の友人を教えなさい、そうすれば君がどういう人間か言ってみせよう」をもじったものであるが、示唆に富んだ文である。その人が何を食べるか（もっと正確に言えば、何を食べないか）によって、その人の育ちや信仰、文化的・民族的背景など様々なことを知ることが出来る。 同様に、口コミもそれを書いた人について多くを物語る。ここで試しに、以下に挙げた食べログの口コミを読んで頂きたい。 バラのクリームにたっぷりのフランボワーズをマカロンとともに。ルバーブのアクセント。コレめっちゃカワイイ（*^_^*） 一目ぼれです☆ バラにフランボワーズにマカロンにピンクときたら、女子にはたまらない～！ ちょっと高めの価格設定やけど、
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