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
Google Analyticsでサイトの課題発見＆気付きに繋がる4つのカスタムレポート | nanapi [ナナピ]
はじめに 今回は、「カスタムレポート」というGoogle アナリティクスの機能を紹介いたします。 「カスタムレポート」とは、一文でまとめると「自分で好きな項目を選んでレポートを作成できる」機能です。自由度は非常に高いのですが、どのように設定すればよいかわからず、利用していない方も多いのではないでしょうか？ 今回は筆者が利用していカスタムレポートの中から、使用頻度が高い4つを紹介いたします。また、カスタムレポートは「共有」機能があるため、誰でもワンクリックで自分のアカウントに反映することができます。 カスタムレポートそのもの具体的な作成方法は本記事では省略しています。作成方法が気になる方、こちらの記事（gaforum.jp）をご覧ください。 カスタムレポート１：集客分析レポート サイトにとって課題となる流入元、成果に貢献している流入元などを把握する事ができます →自分のGoogle Anal
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