統計屋はどこまで給料をもらうべきか - Willyの脳内日記
アカデミアでもビジネスでも統計解析のニーズは高くて、 データを分析して欲しいというような依頼は結構くる。 しかし、分析の対価としてどこまで給料をもらうべきなのか、 というのはなかなか難しい問題だ。 完全にビジネスとして外注して、博士レベルの統計屋に 分析をさせると、単価は１時間で１００ドル前後のようだ。 以前に、コンサルティング会社が時給７５ドルでそういった求人を 出していたから、マージンなどを考えれば大体そんなものなのだろう。 継続的に分析案件が発生するのであれば、 常勤で統計屋を雇えばもっと安く済む。 私も、大学院生の時は、医学部でデータの分析をして、 生活費や給料、健康保険料を払ってもらっていた。 一番厄介なのは、依頼者が案件をあくまで「共同研究」だと考えている場合である。 もちろん雑誌や学会等に投稿することになれば、 分析者として共著者に名前を入れてもらうことになるが、 それが統計
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
《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック（CAREER HACK）
今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか？ 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》（グノシー）を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
3/3 お宝発掘！ 「データマイニング」を学ぼう [資格・検定] All About
4万円以内でも、これだけ学べる「データマイニング」 ≪～40000円以内で学ぶ≫ 実は、皆さんよくご存知のMicrosoft社「Excel」も、最も身近なデータマインドツールの一つ。そこでこのページでは、このExcelを使って“気軽に”データマイニングを学ぶための講座を集めてみました。eラーニングに通学、通信講座、形態も価格も様々。あなたはどれを選びますか？ ●日経ビジネススクールオンライン講座：データマイニングの基礎編 TOP>講座一覧>データマイニングの基礎編 エクセルでデータマイニングを行う基礎知識を提供。マスターすると、売り場面積と売上高との関係など2つのデータ間の関係、 話題スポットの人気の理由など人気への要因の寄与度、仕様からの価格の予測などができるようになる。学習画面のほか、自動採点形式のテスト問題、演習用元データエクセルシートの提供、Q＆Aや掲示板機能などサポートも充実。標
![3/3 お宝発掘！ 「データマイニング」を学ぼう [資格・検定] All About](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8f530daf3cb408d6b6a0ba6f38ed7ccece36cffc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.aacdn.jp%2Faa%2Fcommon%2Fogp300_300.png)
多変量解析
データの中には、多くのトレンド（傾向）が必ず隠れています。このトレンドをつかむことができるのならば優位に意思決定を進めることができます。 このページでは、データの中からトレンドを見つける多変量解析の手法を紹介します。 ことわざで「木を見て森を見ず（You can't see the forest wood for the trees. ）」といわれるように、データマイニングの分野ではマクロ（巨視的）な視点で全体を捉える能力が求められます。 とはいえ、データの要素数が多くなると全体像を捕らえることが困難になるのです。 コンピュータは局所的な数値の集合として全体を把握していますので、意味ある情報として全体を見ることが不得意です。逆に人間には、もともと空間的に全体像を捉える能力が超越しています。 例をあげて解説します。 左図は写真です。写真も「画素」と呼ばれる一つ一つの情報の集まりで全
R による統計処理
「Rによる統計解析」 オーム社 刊 サポートページ 目次 第1章 Rを使ってみる 第2章 データの取り扱い方 第3章 一変量統計 第4章 二変量統計 第5章 検定と推定 第6章 多変量解析 第7章 統合化された関数を利用する 第8章 データ分析の例 付録A Rの解説 付録B Rの参考図書など はじめに R とは何か，何ができるかのリンク集（日本のもののみ） R を使うためにはどうしたらいいの？ データなどの読み書き R の定石（R に限らずプログラミングの定石も） R を使って実際に統計解析をする AtoZ 一連の流れ データファイルの準備をする 分析してみる 分析結果を LaTeX で処理したり，ワープロに貼り込んだりする 道具立て 連続変数データをカテゴリーデータに変換 カテゴリーデータの再カテゴリー化 度数分布表と度数分布図の作成 散布図・箱髭図の描画 クロス集計（独立性の検定，フィ
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