From data to Viz | Find the graphic you need
From Data to Viz leads you to the most appropriate graph for your data. It links to the code to build it and lists common caveats you should avoid. What kind of data do you have? Pick the main type using the buttons below. Then let the decision tree guide you toward your graphic possibilities. Alternatively, check the complete decision tree.
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
cyREST入門～RとCytoscapeのAPI連携～
NeRF-VAE is a 3D scene generative model that combines Neural Radiance Fields (NeRF) and Generative Query Networks (GQN) with a variational autoencoder (VAE). It uses a NeRF decoder to generate novel views conditioned on a latent code. An encoder extracts latent codes from input views. During training, it maximizes the evidence lower bound to learn the latent space of scenes and allow for novel vie
データの扱い方・読み方がわかる！ 実践的なビジネスデータ分析の入門書『楽しいR』著者インタビュー
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
「統計解析ソフトRのスクリプト集」公開のお知らせ - 心理発達科学専攻からのお知らせ
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
R言語のデータ分析レポートをShinyでインタラクティブにしてみる～「環境構築編」
Rは統計解析向けのプログラミング言語です。Rを使えばお手軽にデータ分析を行うことができ、その結果をレポートとして配布、公開することができます。さらに、その分析結果はShinyというRのパッケージを使えば、簡単に動的なWebレポートとして公開することができます。 このShinyを2回、前編／後編に分けて紹介します。前編となる今回は「環境構築編」として、Shinyで作ったWebレポートをローカルPCで照会する方法と、専用のShinyサーバーを用意してWeb公開する方法をご紹介します。後半となる次回は「アプリケーション作成編」として、具体的な例を挙げながら、実際のレポートの作り方をご紹介します。 What's Shiny？ ShinyとはRのIDEであるRStudioの開発元のRStudio Inc.が開発しているRのパッケージです。Shinyを使うとRでの実行内容を簡単にWebアプリにすること
非エンジニアにもわかるR言語で何ができるか？【データマイニング】 | Sanow Labs blog（サノウラボブログ）
GMOアドパートナーズ(株)がソーシャルメディア・Web広告戦略を提供するラボサイト!Web広告のトレンドや、SEO/SEM、ソーシャルメディアの最新手法の紹介から、ニュース、インタビュー記事等を掲載していきます。実績を通じて得た経験や専門的且つ、実践的なテクニックを活かして、他社の先を行く実効性のあるマーケティング戦略論を提供します。はじめに 「おむつとビール」 この言葉を聞いて、一体どれだけの人が”ピンと”来るでしょうか。 この言葉は「おむつを買った人はビールを買う傾向がある」という米国におけるマーケットバスケット分析の事例としてよく知られています。 一体どういう事なのかというと、とある店舗の販売データを分析したところ、顧客はおむつとビールを一緒に買う傾向があることが分かりました。その結果を受けて、実際に店舗内でこの二つの商品を並べて陳列したところ、売り上げが上昇したという事例がありま
コンビニの出店戦略を地図にしてみたら...
コンビニの出店戦略の実態に関しては厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。データが手元にあるので、このドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。
EM algorithm（EMアルゴリズム、Expectation Maximization algorithm）について - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
EMアルゴリズムはいろんなところで使われます。 基本的には未知パラメータの推定方法の一種です。 とりあえず箇条書でまとめます。 提案論文：Maximun likelihood from incomplete data via the EM algorithm. Dempster AP, Laird NM and Rubin DB. JRSS B. 39,1-38. 1977. 提案者のRubinは欠測分野、因果推論の権威で次の教科書も書いています。 Statistical Analysis with Missing Data (Wiley Series in Probability and Statistics) 作者: Roderick J. A. Little,Donald B. Rubin出版社/メーカー: Wiley-Interscience発売日: 2002/09/09メディア:
三次元散布図をRで描くのに画期的な新機能がRGLパッケージに加わった - ほくそ笑む
以前、三次元散布図をRで描いてみたという記事で紹介したRGLパッケージに画期的な新機能が加わったので紹介します。 (情報源：R: Interactive 3D WebGL plot of time-space cube with RGL | geolabs) RGLパッケージの良いところは、3次元プロットをマウスドラッグでグリグリ動かせるところなのですが、いざ、ファイル出力しようとすると、静止画か動画でしか保存できず、インタラクティブな3次元プロットをそのままファイルに保存することができないというのが欠点でした。 しかし今回、新機能として、WebGL で動く HTML ファイルとして保存できる機能が付加されたようです。 さっそく試してみましょう。 install.packages("rgl") library("rgl") data(trees) plot3d(trees) writeWe
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望 Read less
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
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R6パッケージの紹介―機能と実装
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ESS で快適 R ライフ 〜設定編〜（2012年度版） - あらびき日記