tidyversity(2018.05.05時点)のまとめ - Qiita
tidyversityとは何か。 tidyversityというパッケージが現在開発されているようで、現時点(2018.05.05時点)における、パッケージ内容を簡単にまとめておきます。tidyversityは、githubのページにも下記の記載がありますように、現在開発中のパッケージなので、お読みになられているときにはパッケージの内容が変わっている可能性もありますので、ご注意ください。 This package is in very early development. Feedback is encouraged!!! Descriptionを読んでみると、Academic Research用に設計されたTidy Toolsとあり、Academic Researchで一般的に使用される手法が、使えるようになるようです。現状では、GLMらへんが使えるようです。今後はDescriptive
ナウでヤングなRの環境変数管理方法 ·
こんにちは。ホクソエムのグローバル推進事業部にて本部長を努めます瓜生(@u_ribo)です。この記事ではRにおける環境変数の設定方法のおさらいと、ナウな手法を使った環境変数の管理方法について紹介します。 環境変数を利用していますか? Rでは、利用している環境やユーザの設定を環境変数として記録・利用できるようになっています。具体的な項目についてはドキュメントに記されている通りですが、例えばユーザのホームディレクトリ (HOME)やロケール (LC_ALL)などがあります。こうした環境変数は直接意識して利用することは稀ですが、頻繁に使う値やディレクトリのパスなどを環境変数として保存しておくと便利なことがあります。 現在設定されている環境変数の値を確認するにはSys.getenv()関数を実行します。引数に何も指定せずに実行すると全ての環境変数と値が出力されますが、引数に環境変数名を指定すること
Anomaly Detection for Business Metrics with R - AnalyzeCore by Sergii Bryl' - data is beautiful, data is a story
The larger and more complex the business the more metrics and dimensions. One day you understand that it is impossible to track them with only your eyes. Reducing the number of metrics and/or dimensions can prevent us from tracking all aspects of the business or analyzing aggregated data (for example, without dimensions), which can substantially smooth out or hide the anomalies. In such a situatio
Anomaly Detection Using Tidy and Anomalize
Anomaly Detection Using Tidy and Anomalize Written by Matt Dancho We recently had an awesome opportunity to work with a great client that asked Business Science to build an open source anomaly detection algorithm that suited their needs. The business goal was to accurately detect anomalies for various marketing data consisting of website actions and marketing feedback spanning thousands of time se
Rで画像処理～magick package - Ｒ言語による電子カルテデータの二次利用
最近、ホームページもRmarkdownで書くようになりました。凝ったものは必要ないし、修正するのも楽だし、Rstudioで全て済ませられるので満足してます。ただホームページに貼り付ける画像を編集するのに、他の画像ソフトを立ち上げるのはやや面倒だなとは感じていました。でも、もうほかのソフトは必要ないかもしれません、magick packageがあれば… インストール magickは、ImageMagick STLというものをラップしているみたいです。 まずはインストールしてみましょう。 install.packages("magick") 画像の入出力 パッケージを読み込んでから、画像を取り込みます。 先日頂いた、えび味噌ラーメン画像です。 library(magick) ramen <- image_read('img/ebi_miso.jpg')Rstudioのviewerに出力するには
Twitterがリリースした時系列異常値検出のためのRパッケージ{AnomalyDetection}を試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
もう松の内も明けてしまいましたが、遅ればせながら皆さん明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 で、年明け早々にTwitterエンジニアブログに面白いネタが上がっていたのでした。 その名も{AnomalyDetection}というRパッケージ。バルス砲に備えてTwitterが鉄壁の防御を敷いていることは多くの人がご存知だと思いますが（笑）、そういうバルス砲のような異常なアクセスの跳ね上がりだったり、逆にサーバダウンなどでアクセスの異常な落ち込みが出た時にいち早く検出するというのが目的の分析フレームワークのようです。 ということで、話題が新鮮なうちにちょっと試してみようと思います。 どういう仕組みで動いているのか 理論的背景としては、そもそもgeneralized ESD (extremely Studentized deviate) testという外れ値検出の手法が
生態学データ解析 - 生態学会大会2018
生態学会大会 (札幌大会, 2018-03-14) の自由集会 [W07] データ解析で出会う統計的問題: R の新しい作図・作表 日時: 2018 年 3 月 14 日 (水) 16:00 -- 18:00 場所: 札幌コンベンションセンター G会場 企画者: 粕谷英一 (九州大・理)・久保拓弥 (北海道大・地球環境) 大会サイト内の 要旨 参考: ggplot2 作図 概要 生態学にかぎらず，データ解析でもっとも重要なことは「データを図示すること」 と断言してもよいでしょう．データをうまく「見える化」すると， ヒトの視神経系・脳に与えられた高度な画像処理野力によって， 図示したデータから多くの傾向やパターンを読みとることができます． これによって，統計モデルのあてはめの方針を検討できるようになります． 生態学会でもすっかり普及している統計ソフトウェア R もこのような思想から 強力な作
Rで簡単な変化点検知(changepointパッケージ) - RigelのR言語メモであーる(主にpython)
最近kaggleをやりはじめました。 その時に、簡単な変化点検知が必要となった。 changepointパッケージを使った簡単な変化点検知のメモ。 changepointパッケージは、 change in variance change in mean change in mean and variance の三つがある。 今回の目的には、change in meanが合ってる。 以下Rコード y=data ansmean=cpt.mean(y) plot(ansmean,cpt.col='blue',type="o") abline(v=ansmean@cpts[1]+0.5,col=3) print(ansmean) 結果 Class 'cpt' : Changepoint Object ~~ : S4 class containing 12 slots with names cptt
メモ：RのREPLのコードを追ってみる - Technically, technophobic.
AtsushiさんのQiita記事を読んでちょっと興味が湧いたので調べたことをメモ。 記事にあった問題をわかりやすくすると、こんな感じ。 print.function <- function(x, ...) { base::print.default(deparse(substitute(x))) } # printを直接呼ぶとxはちゃんと関数名にsubstitute()される print(max) #> [1] "max" # REPL越しにprintを呼ぶとxになる max #> [1] "x" Rのコードを追ったところ、呼び出し側の環境でxという名前で引数を渡しているからみたいです。REPLの実装はこのあたりです。 r-source/main.c at d82df3bfecc2fd3c90d26fb2fdc6c581740e80e9 · wch/r-source · GitHub 特
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tokyor62.pptx - Microsoft PowerPoint Online
CRAN - Package future.apply
Top 20 R Libraries for Data Science in 2018 [Infographic]
April 2018: “Top 40” New Packages
CRAN - Package iilasso
Avoiding plain text passwords in R with keyringr
現時点で和訳されているRのvignetteまとめ - Qiita
RPubs - 隠れマルコフモデルで異常検知
https://mikewk.shinyapps.io/botornot/
ggplot2をつかってみる
r-central.com - Domain Name For Sale | Dan.com