cron でのコマンド実行が失敗したときにアラートを飛ばすための alerty というツール : sonots:blog
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
問題の構造分析--因果関係図で構造を把握，「なぜなぜ5回」で真因つかむ：ITpro
問題解決の第3ステップでは，まず「どこ」に問題があるかを特定する。さらに「なぜ」そのような問題が発生するか根本原因を探り出す。そのための有力なツールが因果関係図だ。その作成法を中心に解説する。 土井 哲／インヴィニオ 代表取締役 前回まで，問題解決の第1ステップ「問題の認識」，第2ステップ「重要問題の特定」について述べてきた。今回は問題解決において最も重要である，第3ステップ「問題の構造分析」に話を進める。 構造分析とは，問題が発生しているメカニズムを可視化し，問題の本当の原因，すなわち真因を突き止めることである。まずは，構造分析とはどのようなことなのか，システム・インテグレータのSE麻田君は上司の悠木部長に聞いてみた。 「絞り込み」と「深掘り」が大切 麻田：前回の仮説検証作業を通して，顧客のX社の問題が何であるか分かったと思ったのですが，部長はさらに問題の構造を分析すべきだと指摘しました
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
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