データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
ggplot2再入門（2015年バージョン）
最新版はこちら： https://speakerdeck.com/yutannihilation/ggplot2zai-ru-menRead less
真のデータ・サイエンティスト養成めざす滋賀大学データサイエンス学部の教育内容とは？
1954年生まれ。78年早稲田大学政治経済学部卒業後、ダイヤモンド社入社。「週刊ダイヤモンド」編集長などを経て現職。著書に『複雑系の選択』『めちゃくちゃわかるよ！経済学』（ダイヤモンド社）『浦安図書館を支える人びと』（日本図書館協会）など。 これならわかるよ！経済思想史 ３つの主要思想「新古典派経済学」「ケインズ経済学」「マルクス経済学」が一気につかめる！ 経済思想史というのは、経済現象や経済行為の背景にある考え方の変遷です。 経済学の理論も、経済思想史を知ることで胸にストンと落ちるし、 世界の政治や経済が動くメカニズムへの理解もグッと深まるのです。 バックナンバー一覧 統計学といえば日本では長らく、経済学部や工学部の一部（学科ですらない！）という位置づけにありました。しかし遂に日本で初めて、独立した“統計学部”が登場します。その名も「データサイエンス学部」。前回の滋賀大学長の佐和隆光先生
ネット調査、「手抜き」回答横行か 質問文読まずに…：朝日新聞デジタル
インターネットを使った意識調査で、回答者は質問文をきちんと読まずに「手抜き回答」している可能性がある――。そんな研究結果を、関西学院大の三浦麻子教授と国立情報学研究所の小林哲郎准教授がまとめた。ネット調査は学術研究やマーケティングで利用が広がっているが、ネットならではの課題もありそうだ。 三浦教授らは昨年８月、民間調査会社２社に登録するモニター計１８００人を対象に、「あなたの生活に関するお伺い」と題し、２回の調査を実施。質問文をきちんと読まないと正しく答えられない「引っかけ質問」を潜り込ませ、不注意や手抜きによる回答がどの程度あるかを調べた。 １回目の調査では、長い質問文の末尾で「以下の質問には回答せずに次のページに進んで下さい」と指示したが、一社は５１・２％、もう一社は８３・８％のモニターがこの指示を守らずに答えていたという。 ２回目の調査では、五つの選択肢から選ぶ形式の質問を１０～５０
偏差値100オーバーって何なの？
偏差値100オーバーが話題になってるけど、そもそも偏差値が100を超えることなんてあるの？から始まった疑問を考えてたやつ。 偏差値100ってどういう状況で取れる？偏差値1桁って何事？！偏差値114514なんてあり得るの？まで。 （9/15追記）平均が小さい方が高偏差値が取れる？満点が200点だと100点のときより高偏差値が取りやすい？
ケータイ・スマホ所有と友人関係意識
いまや，ケータイやスマホが広く普及しています。中高や大学の授業でも，スマホを使った授業が試みられています。私は持っていませんが，いつ大学から「持て」と言われるか，ちょっとハラハラしています。 2013年の内閣府『我が国と諸外国の若者の意識に関する調査』によると，中高生のケータイ・スマホ所持率は64.5％です。性別にみると，男子が59.2％，女子が71.1％で，女子のほうが高くなっています。
Introducing JASP: A free and intuitive statistics software that might finally replace SPSS
Are you tired of SPSS’s confusing menus and of the ugly tables it generates? Are you annoyed by having statistical software only at university computers? Would you like to use advanced techniques such as Bayesian statistics, but you lack the time to learn a programming language (like R or Python) because you prefer to focus on your research? While there was no real solution to this problem for a l
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷 - Tarotanのブログ
2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関
【統計学】初めての「標準偏差」（統計学に挫折しないために） - Qiita
統計をこれから学ぼうという方にとって、非常に重要な概念ですが理解が難しいものに「標準偏差」があると思います。「平均」くらいまでは馴染みもあるし、「わかるわかるー」という感じと思いますが、突如現れる「標準偏差」 の壁。結構、この辺りで、「数学無理だー」って打ちのめされた方もいるのではないでしょうか。 先にグラフのイメージを掲載すると、下記の赤い線の長さが「標準偏差」です。なぜこの長さが標準偏差なのか、ということも解き明かしていきます。 (code is here) 本記事では数学が得意でない方にもわかるように１から標準偏差とはなにか、を説明してみようという記事です。 数式はわかるけど、イマイチ「標準偏差」の意味わからんという方にも直感的な理解がしてもらえるような説明もしていきますので、ぜひご覧ください。 （※ この記事では標準偏差の分母に $n$を使用しています。$n-1$を使用するケースも
人物重視の県はどこか
全国で教員採用試験が実施されている最中ですが，1次試験が終わって胸をなでおろしている受験者も多いことでしょう。しかし油断は禁物。最近は人物重視の考えが強まり，筆記ではたくさん通すものの，面接でバンバン落とす自治体が増えていると聞きます。 私の頃は，「筆記さえ通れば，後はよほどのヘマをしない限り落とされることはない」とか言われてましたが，近頃はそうではないのでしょうね。しかるに，教員採用試験の実施主体は各自治体であり，人物（面接）をどれほど重視するかは，自治体によって異なるでしょう。
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
パソコンを持たない若者
私は大学で調査統計の授業（3年生対象）を持っていますが，エクセルで簡単な棒グラフを作れない学生さんが結構いることに驚いています。 話を聞くと，「エクセルなんて，1年時のコンピュータ活用の授業以来，全然開いていない。きれいさっぱり忘れた」とのこと。それどころか，パソコンに触れることもあまりないのだそうです。じゃあ，彼らの生命線ともいえるネットはどうしているのかというと，言わずもがなスマホなどの小型機器です。仲間との通信，買い物，情報収集などはこれで十分。 私などはその逆で，ケータイもスマホも持ちませんが，卓上のパソコンは必需品です。ネットはスマホでもできますが，私は目が悪いので，小さい画面はきつい。それに生業であるデータ分析や原稿執筆は，パソコンでないとどうにもなりません。 私は，若者のデジタル事情について興味を持ち，データで実態を明らかにしてみました。国際比較によって，わが国の状況を相対化
「学テ」の結果も活用できないデータ“公開”後進国、日本 （ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
シリーズ38万部を突破したベストセラー『統計学が最強の学問である』著者・西内啓氏が、さまざまなゲストと統計学をめぐる対談を繰り広げるシリーズ連載。今回も教育分野における「エビデンスベースト」の重要性を説き、注目を浴びる気鋭の経済学者・中室牧子氏をゲストに迎え、データの公開を阻む日本の法律の実態、勉強における意外な男女差などをお話しいただきます。 【詳細画像または表】 ● 研究者に立ちはだかるデータ公開の壁 中室 昨年は『統計学が最強の学問である』の大ヒットもあり、ビッグデータという言葉に注目が集まっています。統計リテラシーが上がることは良いことなのですが、「ビッグデータ」と「統計」の違いが十分に理解されていないと感じることがあります。 西内 と、言うと？ 中室 ビッグデータというのは、目的があって集めたデータではなく、ある経済活動の結果集まった巨大な業務データです。それに対し、統計
順序データでもベイズモデリング
4. 再現性 いつどこで誰がやっても同じ結果になるか • バージョン管理, ドキュメンテーション • Git, {knitr} 頑健性 データやモデルを少しだけ変えても同じような結果になるか • 頑健な手法 • 検定: wilcox.test() • 相関: {minerva} mine() • 回帰: {MASS} rlm(), {quantreg} rg(), loess() • クラスタリング: {e1071} bclust() 6. 幅を見る • （パラメータの）信頼区間 • （新しいデータの）予測区間 • ブートストラップ • クロスバリデーション Take a Risk：林岳彦の研究メモ おっと危ない：信頼区間と予測区間を混同しちゃダメ http://takehiko-i-hayashi.hatenablog.com/entry/20110204/1296773267 参考
少人数学級政策の教育効果の不都合な真実/赤林英夫 - SYNODOS
昨年10月、財務省の財政制度等審議会財政制度分科会で、公立小学校の1年生に導入されている35人学級を40人学級に戻すべきだとする案を提示されたのを受け、文部科学省、教育関係者、さらに多くのマスメディアの社説でも大きな反対運動が巻き起こったことは記憶に新しい。 その後12月13日の読売新聞によると、政府は、小1の35人学級の維持を固めたという。衆議院選挙を控えた影響もあったかもしれないが、事実上関係者の反発を受けて撤回したと言える。 周知の通り、小学校1年生については2011年度から35人学級が法制化され、2年生については2012年度より毎年の予算措置により35人学級が実施されている。財務省は分科会資料の中で、2011年の小1の35人学級化は、子どもが学校に適応できずに問題を起こす「小1プロブレム」対策であったが、いじめや暴力が抑制された証拠はないと主張した。この統計の読み方が一面的であるこ
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女子高校生Twitterユーザーはアカウントを平均3.4個所有、電通の「若者まるわかり調査2015」 -INTERNET Watch
http://ff14bench.info/sangokushi/
中学生のネット利用、「ゲーム」と並び「動画視聴」が最多……政府の統計で明らかに 小学生は「ゲーム」、高校生は「コミュニケーション」
