エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
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国勢調査など政府統計データをCSV化してダウンロードできる「統計くん」 政府API活用
個人開発者の矢野さとるさんは6月12日、10日に公開された「次世代統計利用システム」のAPIを活用し、国勢調査などの政府が持つ統計データをCSV形式でダウンロードできるWebサービス「統計くん」を公開した。 次世代統計利用システムは、統計のオープンデータの高度化に向け、統計センターが総務省統計局と協力して提供しているシステム。政府の統計ポータル「e-Stat」でデータベース化されている統計データを、XMLやJSONなどで出力するREST方式のAPIを提供している。 統計くんは同APIを活用し、国勢調査、事業所・企業統計調査、全国物価統計調査、家計消費状況調査などについて、調査結果をWebブラウザ上に表示したり、条件を絞り込んで分類したり、CSV化してダウンロード可能。今後は、グラフ生成やクロス集計機能などの実装を検討している。 関連記事 「PM2.5まとめ」正式公開 現在地のPM2.5濃度
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
［2］現実の友人重視のmixi、バーチャル指向のTwitter
今回から3回にわたり、ソーシャルメディアの代表的なプラットフォームを2つずつ取り上げる。共通点のある2つのプラットフォームを比較することにより、それぞれの特徴を浮き彫りにする。今回は、利用者同士のつながりを中心とするコミュニケーション型プラットフォームとして、日本を代表するSNSであるmixiと、全世界でブームとなっているミニブログのTwitterを取り上げる。 mixiは女性10～20代、Twitterは男女10～20代が中心 まずは、mixi利用者とTwitter利用者の性年代別構成比を見てみよう（図2-1）。今回の調査では、男女それぞれ年齢層を6つに分けて全12セルとし、1つのセルに100人ずつを割り付けて全体が1200人となるように調査を実施した。このため、全体の性年代別構成比はすべて8.3％となっており、これと見比べることでそれぞれのソーシャルメディアの特徴が一目瞭然に分かる。男
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