第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
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木構造 (データ構造) - Wikipedia
この記事には参考文献や外部リンクの一覧が含まれていますが、脚注による参照が不十分であるため、情報源が依然不明確です。適切な位置に脚注を追加して、記事の信頼性向上にご協力ください。（2023年1月） 用語[編集] 木構造は、一般のグラフ構造と同様の、ノード（節点、頂点）とノード間を結ぶエッジ（枝、辺）あるいはリンクで表すこともできるが、木構造専用の、特に有向の根付き木となるような表現が使われることも多い。 データ構造として使われる木は、ほとんどの場合、根となるノードが決められた根付き木である。さらに、有向木であることも多い。[注 1] ノード間の関係は家系図に見立てた用語で表現される。木構造内の各ノードは、0個以上の子ノード (英: child node) を持ち、子ノードは木構造内では下方に存在する（木構造の成長方向は下とするのが一般的である）。子ノードを持つノードは、子ノードから見れば親
Google Refineの使い方 - KazusaWiki
Google Refineとは Metaweb社のFreebase Gridworksをベースに開発されたデータセットのクリーニング、解析、変換を行なうことができるオープンソースソフトウェアです。 インストールの方法 Google Refineは、インストールして自分のコンピュータ上で実行するデスクトップアプリケーションです。しかしながら、多くの他のデスクトップアプリケーションとは異なり、それが自分のコンピュータに小規模なWebサーバーとして実行され、Webブラウザ上でRefineに使用することができます。 ここからGoogle Refineをダウンロード MacOSX, Windows, LinuxのそれぞれのOSの指示に従ってインストール http://127.0.0.1:3333/にアクセス 開発版 開発版についてはこちらを参照 Google Refineはデータをクリーンナッ
プロ野球 ヌルデータ置き場
color (カラー)とは 「color (カラー)」とはスマホでたったの3分、写真や動画をアップロードするだけで今の給料に＋100万円が現実的になるという副業アプリです。 参加条件は20歳以上で、紹介サイトでLINE@を登録すると質問・相談を受け付けてくれるようです。 color (カラー)は紹介制？ 「color (カラー)」の紹介サイトには紹介者情報が公開されています。 紹介者のコメントでは初心者や未経験の方はもちろん、高齢者の方でもできるということです。 よくある質問 「color (カラー)」の紹介サイトにはよくある質問が掲載されていたので引用しておきますね。 質問・無料でできますか？ もちろん無料でご紹介します。質問や相談にも無料で対応します。 質問・すぐに始められますか？ スマホを持っている方なら誰でも今すぐに始められます。 質問・本業の仕事と両立はできますか？ 1日数分から
グーグルとフェイスブックが「別格」たるもう1つの理由：日経ビジネスオンライン
前回のコラムで、「Hulu（フールー）」などのネット映像配信の価値は、「配信」の部分でなく、検索・過去履歴・オススメ・ソーシャルなどといった「ネット独特のインテリジェンス」にある、ということを書いた。 このようにウェブの世界は、クラウドの中に存在するあらゆるデータを燃料として「インテリジェンス」を作り出す巨大な「発電所」の顔を持つ。そして、それを支える技術が、最近話題の「ビッグデータ」だ。 ビッグデータとは、膨大な量のデータを処理・分析し、その結果を業務に活用する仕組みのこと。金融など、定型的なトランザクションデータが膨大に発生する業界では、従来から自社内でそのデータを処理・分析して、株価の予測やオプション取引の価格づけなど、さまざまな目的に活用していた。 ところが、「ウェブ2.0」「クラウド」「ソーシャル」といった一連のネットの進化の中、ユーザーが生成するデータの増加、コンテンツのデジタ
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
スクレイピングするなら ScraperWiki 使うといいよ - ヤルキデナイズドだった
Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、 ScraperWiki 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 ScraperWiki はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wiki と名が付いていますが Wiki っぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念が Wiki と共通しているのが由来みたいです。 ScraperWiki を使うとスクレーパを作るのがラクになります： Web ベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる PHP、 Python または Ruby が使える（HTML パーサなどのモジュ
Rゼミ/R初心者ゼミ - 引越作業中
このゼミでは、Rのまったくの初心者が、ある程度Rを使ってデータを見ることができるようになることを目的とします。 このページでは、データを取った後に研究者が行うと思われる手順をRで実行する方法について解説します。より詳細な技術については、以下のページをご覧下さい。
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