Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
PSPP：業界標準の統計ツールのLinux版 | OSDN Magazine
最近の情報システムのおかげで、さまざまな組織や機関で山のような情報の収集と参照が可能になっている。ところが、こうした情報は、その山に埋もれた関係性やトレンドを探し出して把握しなければ何の役にも立たない。複雑な手順を踏んで調査を行うプロジェクトではSPSSやSASのようなハイエンドな統計解析ツールが有用だが、これらのツールは高価であり、プロプライエタリなライセンスで提供されている。しかし、よく使われているプロプライエタリな統計処理パッケージの1つであるSPSSには、PSPPというオープンソースのクローンが存在する。 FedoraやUbuntuといった主要ディストリビューションのパッケージリポジトリには、旧バージョンのPSPPが入っている。Ubuntu、Fedora、openSUSEの次期バージョンにはPSPP 0.6.0が収録されるはずだが、その前にPSPP 0.6.0を試したければ、ソース
重回帰分析
■Excel：重回帰分析(3)･･･分析ツールの使い方，説明変数の選び方 ここでは，学的に厳密なことは望まず，仕事や研究で報告書を半日程度でまとめなければならない人を念頭に置いて，大筋の説明を目指す．重回帰分析自体に使える時間として，は30分～1時間程度を想定する．（もっと詳しい説明が必要な人は下端に参考資料を示す．） ■Excelの分析ツールの使い方■ 次の例では，冷蔵庫の「実勢価格」（目的変数）を「総容量L」「ドア数(個)」「冷蔵室L」「冷凍室L」「野菜室L」「製氷室L」（説明変数）で表わす重回帰式を求めることを当面の目標とする． 次の図のように目的変数（被説明変数，従属変数）がＡ列にあり，説明変数（独立変数）がＢ～Ｇ列に入力されている場合を例に解説する． 操作方法は、下の［前の操作］［次の操作］ボタンを順次押せば表示される．（データの出所：2007.3.18に価格.com＞スペック検
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