GoogleとFacebookではRをどうやって使っているのか？
ひさしぶりに統計ソフトRの話。 来年こそは仕事でバリバリつかってみようと思っている統計ソフトのR。 前のエントリーでも書いているように、フリーソフトなのに高機能。（統計解析・グラフの種類が豊富） しかし、日本語での資料がまだ少ないのがちょっとイタイ…。 （最近は書籍でも多く診られるようになってきましたけどね！嬉しい限りです） ちょうど調べ物をしてたときに、「How Google and Facebook are using R」というエントリーを見つけました。 今日はその内容をちょっと日本語に訳した内容を紹介しようと思います。 紹介するサイトこの記事が書かれていたのは、Dataspora Blog というサイトで、データに関する（Big Data, open source analytics, and data visualization）記事をメインに書かれているようです。 （私は知らな
アソシエーション分析＋グラフ構造可視化 ({arules} + {arulesViz}) で教師あり学習の変数重要度を可視化する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
グローバルTokyoRで何話そうかなー、と思っていたんですがそう言えば主賓がvisualizationの人なんだったっけなぁということで、可視化の話にでもしようかなと。ということで、僕の大好きなネタでもやろうかと思います。 それは、「とにかく{arules} + {arulsViz}で可視化してしまえ」戦略。基本的に世の中のデータマイニングにせよ分類問題にせよ、実は様々な説明変数の共起（？）関係で表せることが多く*1、そういう時は何だかんだでassociation rulesを使うのが一番手っ取り早いんですよね。僕自身の勉強不足を補う目的からも（汗）、ちょっと書いてみようと思います。 アイテム間の条件付き確率たくさん→ベイジアンネットワークもどき→有向非循環グラフ 基本的に、association rulesはアイテム間の共起確率をある状態に対する条件付き確率として出すものです*2。そして
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
Rの実践！エンジニア向けデータマイニング講座｜freee 坂本登史文【機械学習・決定木理論の活用編】 | キャリアハック（CAREER HACK）
統計解析ツールRを使ったエンジニア向けデータマイニング講座後編。機械学習の1手法である決定木を用いて、事例を基にデータマイニングを実践していきます。エンジニアとしてのキャリアアップを考えている方にピッタリのデータマイニング連載企画最終回です。 ここまでのあらすじ「山田とデータマイニングとR」 前回は、ウェブ系のエンジニアの山田君がデータマイニングを始めるきっかけをお話ししました。 ―Rを学ぼう！エンジニア向けデータマイニング講座｜freee 坂本登史文【初めの第一歩編】 無事にRとMySQLを接続し、うまくヒストグラムを描くことができました。 今回は、山田君がデータマイニングを始めるきっかけとなった「どのような属性のユーザーが課金をしてくださっているのか」ということを、機械学習の1手法である、「決定木」という手法で明らかにしていきたいと思います。 さて、山田君はうまくデータを分析して、サー
コミケと R – 付録 –
コミケとは関係ない別ネタです． 青空文庫からファイルを（半）自動ダウンロードでテキストマイニング（したい？） 日頃，いわゆる初心者相手にデータマイニングやテキストマイニングのやり方とか説明する仕事をしております． お相手はデータマイニングで食っていくとかではなく，まあ，とりあえず言われたのでやってみる，程度のモチベーションの方々です． モチベーションに関係なく，俺が使うのはRなので，彼らにも当然Rを使ってもらいます． それで最近はテキストマイニングねたなどを所望されるので，とりあえずどんなことができるのかを実演しています．参加者にも手を動かしてもらって，時間を稼いだりもします．まあ，だいたい理論的なことはすっ飛ばし，以下の作業をやってもらったりしているわけです． 青空文庫からファイルを zip でダウンロード 解凍 ルビを取り去る 形態素解析 頻度行列に変換 R と必要パッケージをインスト
JIN'S PAGE
R、R言語、R環境・・・・・・ Rのダウンロードとインストール リンク集 題名 Chap_01 データ解析・マイニングとR言語 Chap_0２ Rでのデータの入出力 Chap_03 Rでのデータの編集と演算 Chap_04 Rと基本統計量 Chap_05 Rでの関数オブジェクト Chap_06 Rでのデータの視覚化(1) Chap_07 Rでのデータの視覚化(2) Chap_08 Rでのデータの視覚化(3) Chap_09 GGobiとデータの視覚化(Rgobi) Chap_10 Rと確率分布 Chap_11 Rと推定 Chap_12 Rと検定 Chap_13 Rと分散分析 Chap_14 Rと回帰分析 Chap_15 Rと重回帰分析 Chap_16 Rと一般化線形モデル Chap_17 Rと非線形モデル Chap_18 Rと判別分析 Chap_19 Rと樹木モデル Chap_20 WEK
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
R言語による アソシエーション分析－組合せ・事象の規則を解明する－（第５回R勉強会＠東京）
第５回R勉強会＠東京(10/5/22)の講師資料です。「R言語による アソシエーション分析－組合せ・事象の規則を解明する－」。 hamadakoichi, 濱田晃一Read less
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
Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ！
こんにちは！今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子（を目指してる）のあんちべ（23）です！よろしくお願いします！私は普段自社のWebサービスのCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました！でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね＞＜；！そんな私に救いの手が！インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました！その名も"Incanter"です！なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを
データ解析のエキスパートに。データマイニングをビジュアル的に行う「Orange」 - MOONGIFT|オープンソース・ソフトウェア紹介を軸としたITエンジニア、Webデザイナー向けブログ
Orangeは統計の設計をビジュアル的に行うことが出来るソフトウェア。 OrangeはWindows/Mac OSX/Linux用のオープンソース・ソフトウェア。マーケティングやシステムの解析を行う際にはデータを並べ替えたりグルーピングしたりしてそこから何らかの法則を見いだしていく。その結果は表であったりグラフとして現される。 設計画面 数字を眺めているだけでは分からなかった法則がビジュアル化することによって見いだせる可能性がある。そのためには様々な角度から抽出したデータを組み合わせなければならない。その補助となるソフトウェアがOrangeだ。 Orangeはデータを様々な統計的手法および解析を通じて分析し、グラフに表示するソフトウェアだ。面白いのは各解析機能がコンポーネント化されており、ドラッグアンドドロップとインプットとアウトプットを結びつけることで関連性を定義できる点だろう。 コンポ
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