(訳注：2016/1/5、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) よくある主観的で痛烈な意見を題名に付けたクリックベイト（クリック誘導）記事だろうと思われた方、そのとおりです。以前指導してくれた教授から教わったある洞察/処世術は、些細でありながら私の人生を変えるマントラとなったのですが、私がこの記事を書いたのはそれによるものです。「同じタスクを3回以上繰り返す必要があるなら、スクリプトを書いて自動化せよ」 そろそろ、このブログはなんだろうと思い始めているのではないでしょうか。半年振りに記事を書いたのですから。ツイッターで書いた Musings on social network platforms（ソーシャル・ネットワークプラットフォームについてじっくり考える） はさておき、この半年の間書き物をしていないというのはうそです。正確には、400ページの 本 を書きました。
ウェブスクレイピングと形態素解析 - Qiita
rvest パッケージを使ってWEBから文字列を取得し、これをデータフレームにして RMeCab の doDF() で解析する。 前提 MeCab がインストールされた環境。OSXでのMeCabのインストールについては https://sites.google.com/site/rmecab/home/install を参照。 さら R がインストールされており、追加で以下のパッケージが導入されている。 install.packages(c("dplyr", "rvest", "wordcloud", "igraph"), depend = TRUE) install.packages("RMeCab", repos = "http://rmecab.jp/R")
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
お役所のデータで消耗するのはもうごめん。データ分析ツールExploratoryを使って、お役所の汚いデータをスクレイピングからビジュアライズまでしてみた - Qiita
お役所のデータで消耗するのはもうごめん。データ分析ツールExploratoryを使って、お役所の汚いデータをスクレイピングからビジュアライズまでしてみたRデータ分析DataVisualizationデータ可視化Exploratory はじめに データ分析ツールExploratoryのユーザ様から、以下のような質問メールが届いたのが事の発端です。 Quittaなど、どれも興味深い記事で楽しく拝見させていただいております。 Exploratoryを使っているのですが、スクレイプしたいデータの一つ一つがタイトルごとに分かれてしまいます。 スクレイプしたい段階で、一つのデータにまとめる方法はありますか。 ご回答いたただけると幸いです。 問題点 ユーザーが抱えてる問題をもっと理解するために、スクリーンショットとタイトルごとに分かれてしまうデータのリンクを送って頂き、自分の環境でも試してみました。 こ
はじめに R advent calendar 2014, 12月3日担当分です. Rのコードは出てきません. 野球のデータで遊びたい 私は普段, メジャーリーグのデータで遊んでいます. というのも, 整形されたメジャーリーグの詳細なデータが簡単に取得できるからです. 半年前に作ったスライドで申し訳ないのですが, こんな感じです. Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う ) from Takuma Hatano Rで野球データ解析がしたい ( pitchRxを使う ) pitchFxは, メジャーリーグの投球に関するデータ(を集めるシステム)です. RでpitchRxパッケージを使うと簡単に取得できます. 他にも, メジャーリーグのデータは簡単に取得できます. retrosheetという団体がデータをまとめてくれているので, ダウンロードして整形してcsvを出力してくれるスクリ
高校の「情報II」でデータサイエンスがしっかり学べる！すごい！
高校の「情報II」でデータサイエンスがしっかり学べる！すごい！ 2020-06-25-1 [Programming][Python][BookReview] データサイエンティストに俺はなる！！ Python 初学者のタツヲです。 いまどきは高校の授業（情報II）でデータサイエンスをやるのですね。 文部科学省から教員用の資料が公開されてるのを知りました。 「情報II」を取った高校生がどんなことを学んでいるのかを知るために、さっそく調査です！ 高等学校情報科「情報Ⅱ」教員研修用教材(本編)：文部科学省 第3章がデータサイエンスの話題ですので、そこを読みました。 で、読んでみた感想ですが、内容が本格的すぎて震える。 大学のデータサイエンス演習のテキストじゃないのかよ、これ。 流し読みでは一部ついていけないところも（真面目に読む必要あり）。 高校生のうちからこの辺をマスターできれば将来安泰でしょ
お久しぶりです。 最近上司と「機械学習とかその辺の技術が発展したら、真っ先に自動化されて仕事なくなるのはハンパなエンジニアと中間管理職だよね〜」という話をして危機感を募らせている @takeshi0406 です。 WEBエンジニアにはご存じの方も多いと思いますが、転職ドラフトというWEBサービスがあります。 job-draft.jp このサービスは、次のような理念や問題感から始まった作られたものだそうです。素晴らしいです。 企業による公開競争入札。 これなら、自由競争でのリアルな相対価値がわかるようになる。 エンジニアだからこそ、より明確に。 誰が評価され、誰が評価されないのか。 自分の価値向上には、これから何をすべきなのか。 私も「友達を紹介してオライリー・ジャパンの本をGETしよう！」の文言につられて、友だちを3人紹介した上で登録したのですが、レジュメを丁寧に読んでダメ出ししてもらえ（
はじめに ジャンプの掲載順位データを可視化するという素敵な記事がありました。 ジャンプの掲載順位データという大変素敵なHPから、pythonのbeautifulsoupでスクレイプしてデータを可視化する、といった内容でした。 同じことを、Rでやってみます。 作成されたデータはGistにあります。 データの取得 スクレイプはrvestで、文字列処理はstringiでゴリゴリやりましょう。 まずはパッケージの準備。 ## 結果を入れるデータテーブル jump_data = data.table(NULL) ## データがあるのは、1999年から2015年まででした。 for(year in 1999:2015) { ## リンクがまとまっているページのurl link_page = paste("http://hamada.tsukaeru.info/jump/", year, "/jump"
データ分割
class: center, middle, inverse, title-slide # データ分割 ## Part of 📖Data Preprocessing Cookbook 👨🍳 ### Uryu Shinya ### <span style="font-size: 70%;"><i class="fab fa-github "></i> uribo <i class="fab fa-twitter "></i> u_ribo</span> ### 2019-06-30 (updated: 2019-06-30) --- # 概要 - 予測モデルの性能を評価、過学習を防ぐためにデータ分割の処理が必要となる - データセットをモデル構築用と評価用のデータに分ける - データセットの大きさ、特性（クラスやグループが存在するか、時系列かどうか）に応じてリサンプリングの方法を変え
RStudio Server + tidyverse + RMeCab で日本語もOKなDockerイメージを作りました - ★データ解析備忘録★
内容をアップデートしました y-mattu.hatenablog.com はじめに RStudio Server の Docker イメージを作りました。入っているメインコンテンツは、tidyverse なパッケージ群、MeCab および {RMeCab}パッケージ、LaTeX環境 です。また、ggplot2 などでの日本語プロットも文字化けしないようにIPAexフォントを入れています。 RStudio Server の構築手順 Docker をインストール OS によって変わってくるので、各自検索してください。自分は Mac で boot2docker を使っています。この環境の場合、こちらなどが参考になります。以下、Docker がインストールされていて docker コマンドが使えることを前提とします。 Docker イメージの取得 利用する Docker イメージ ymattu/m
【Rでword2vec】AKB48と乃木坂46の歌詞を分析して「人生とは何か?」質問してみた - Np-Urのデータ分析教室
前回、巷で話題の「マジ卍」とはどんな意味なのか、word2vecで分析してみました。 Pythonにて、 Twitterデータ取得 MeCabによる単語分かち書き word2vecで分析 ということを行ったのですが、面白い結果になったと思います。 www.randpy.tokyo なお、word2vecって何？という方は以下をご覧ください。 www.randpy.tokyo さて、前回はPythonでしたが今回はR実践編です。 皆さん、人生とは一体何なのか、考えたことはありますか？（急にどうした） 私も20代後半に入り、人生について考えてみたのですが……さっぱり分かりません！ ということで、word2vec先生に質問してみましょう！ 今回扱うデータですが、元気をくれる曲をたくさん歌ってくれているAKB48と乃木坂46の歌詞を扱います。 歌詞データをスクレイピング MeCabによる単語分かち
rvest すげえ。#rstatsj - Qiita
Hadley 神の造りし rvest、ちょっとしたスクレイピングコードが一瞬で書けたので凄いなと思いました。 library(rvest) html <- html("http://tabelog.com/tokyo/A1307/A130701/13094275/") access <- html %>% html_nodes(xpath = '//*[@id="accesslog"]/div/ul/li/em') %>% html_text() print(access)
ログインしないと見れないページをスクレイピングしたい。 rvest パッケージを使えばお手軽にできる。 試しに slideshare にログインしてみる。 library(rvest) # ログイン状態のセッションを作る ------------------------------------------------------------ login_page <- html_session("https://www.slideshare.net/login") login_form <- html_form(login_page)[[1]] %>% set_values(user_login="hoxo_m@gmail.com", user_password="****") session <- submit_form(login_page, login_form) # ログイン状態で
統計解析の再現可能性を高める取り組み
統計解析の再現可能性を高める取り組み 1. 統計解析の再現可能性を 高める取り組み 専修大学人間科学部心理学科 国里愛彦 2017/7/8 臨床疫学研究における報告の質向上のための統計学の研究会 第30回「Rを用いたデータハンドリング入門：効率的かつ再現性の高い統計解析のための第一歩」 2. 再現性の危機 • 心理学研究 本のうち再現されたのは 本 • 引用数が多く効果があるとされた臨床医学研究 本のうち再現されたのは 本 • 名の調査から， が他の研究者の研究を再 現できず， が自分の研究の再現もできなかった 3. と • 再現可能性 ：ある現象が他の研究者 が行った研究でも再現されること（新規なデータ収 集あり） • 再生可能性 ：データから解析結果 が再生できること（新規なデータ収集なし。コードや データの共有などで確認する） →今回は，再生可能性について扱う Peng, R. D.
俺たちのtidyverseはこれからだ！ - Technically, technophobic.
※この投稿はR Advent Calendar 2016の6日目の記事です。 11/27のJapan.R 2016でLTしたtidyverseについて書きます。スライドは以下です。 Tidyverseとは from yutannihilation （ちなみに、この投稿のタイトルは@siero5335さんのツイートがエモくてすてきだったので勝手に拝借しました。すみません） tidyverseとは 単に「tidyverse」と言ったときに、この言葉が指す対象はいくつかあります。 概念 パッケージ （GitHub上の）組織 あと、誰が運営しているのか分からない謎のTwitterアカウントとかもあるんですが、あれはたぶんただの脇役なので捨ておきましょう。以下、順番に説明していきます。 tidyverse（概念） tidyverseというのは、R界の神として崇められるHadley Wickhamが作
【ggplot2】札幌圏におけるセイコーマートの強さをボロノイ分割で把握(したかった) - 次元の海で溺れる
Good morning. This is Silver weeeeeeeek!!! さて。 進学で北海道に移住してからかれこれ4年とちょっと。 デビューしたての頃はずっと思っていました。 「セイコーマートってなんだ？」 と。 セイコーマート それは北海道最強を誇るコンビニです。 ローソンよりもセブンよりも、道内における圧倒的地位と人口カバー率を誇るコンビニです。 今回は コンビニの出店位置を母点にしたボロノイ分割によって、 他のコンビニとの出店戦略の違いを把握出来たらいいな、みたいなのをやります。 首都圏だともうやられている方もたくさんいらっしゃるみたいです。 d.hatena.ne.jp tomoshige-n.hatenablog.com 方向性 例のごとく、作業前の自らへの課題とか仮説とか。 ・店舗住所を{rvest}で抜いてきてGoogleAPIに投げて緯度経度を取得したいよ ・
はじめに Rによる言語処理100本ノック（2015版）が折り返したので、まとめ記事を書きました。Rの実行結果は下記のRPubsにアップロード済みですので、ご確認ください。 第1章:準備運動 第2章:UNIXコマンドの基礎 第3章:正規表現 第4章:形態素解析 第5章:構文解析 RmdファイルはGitHubにあります。 github.com 「言語処理100本ノック」とは？ 『言語処理100本ノックは，実践的な課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です』 （下記の公式サイトより） www.cl.ecei.tohoku.ac.jp プログラミング言語と言語処理の勉強に非常に有用でかつ実践的な内容ですので、皆さんもチャレンジしてみてください。 「Rによる言語処理100本ノック」前半振り返り 以下では各章をRで解いた際（特にパイプ処理を活
2023年の8月もそろそろ終わります。 しかし、まだまだ暑くて秋の気配はまだまだ来ないようです。 さてここ数年、7月に入ったころから「昔はこんなに暑くなかった」「いや、そんなことはない」といった話題がSNSをにぎわせています。 私も数年前にこんなグラフを作って、周りではそこそこ評判良かったです。 東京の8月の最低気温の分布の推移。いまさらだけど、ちゃんと書き直したのもあげておく。最低気温の上限が90年代以降上昇しているという結論は変わらないけど。boxplotもおまけで付けておいた。 pic.twitter.com/wfxgfr7I3O— ボブさん (@bob3bob3) 2018年7月18日 今年もいろんな人が気温の可視化をしていて、非常に興味深かったです。 いくつか挙げてみましょう。 1) 東京における夏（6月～9月）の気温、過去148年分のヒートマップ。 東京における夏の気温を過去1
データ分析の現場においては、使用するデータをWebから取得してこなければならないことが多々あります。本記事ではマイナビBOOKSに対してRを用いたWebスクレイピング(Scraping)を行い、"コンピュータ書籍 人気ランキング100位まで"の情報を取得してみます。 1. はじめに データ分析を行うためには当然その元となるデータが必要です。 そのデータが、データベースに既に保存してある場合は、 Rから接続可能なデータベースドライバを経由して、そのままSQLなどを実行すれば問題ありませんが、欲しいデータがWebページ上にあり、かつ、そのサイトがAPIを提供してない場合には、 何らかの手段を用いてデータを取得しなければなりません。 もちろん、必要なデータの数があまり多くない場合には、Webページからコピー&ペーストすることでデータを抽出することもできますが、 データ分析の現場で使用するデータは
共同で翻訳した本が出版されます。 『Rによる自動データ収集 ―Webスクレイピングとテキストマイニングの実践ガイド』 Rによる自動データ収集: Webスクレイピングとテキストマイニングの実践ガイド 作者: Simon Munzert,Christian Rubba,Peter Meissner,Dominic Nyhuis,石田基広,工藤和奏,熊谷雄介,高柳慎一,牧山幸史出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2017/06/08メディア: 単行本この商品を含むブログ (1件) を見る 本書は、原題 "Automated Data Collection with R" の翻訳書です。 今日は、本書の6章から「AJAX サイトを Web スクレイピングする」という話を紹介したいと思います。 AJAX サイトを Web スクレイピングする 銀行の金利が低い時代ですが、キャンペーンなどで一時的に定
第5回 青空文庫のテキストマイニングをRMeCabパッケージでやってみた|Tech Book Zone Manatee
2016.09.13 Rではじめよう！［モダン］なデータ分析 第5回 青空文庫のテキストマイニングをRMeCabパッケージでやってみた 松村優哉（著者）、匿名知的集団ホクソエム（著者） RMeCabパッケージを使った青空文庫のテキストマイニングを行い、芥川龍之介と太宰治の作品を判別します。サポートベクトルマシンによる著者判別・チューニングまですべてをRで行います。 1. はじめに テキストマイニング（Text Mining）とは、テキストを対象にしたデータマイニングの理論や技術の総称です。 一般にデータマイニングを行うためにはデータが必要になりますが、テキストマイニングやそれを文学作品の分析に応用した計量言語学の分野では文章データに加えて、しばしばコーパスが用いられます。 コーパスとは、書き言葉や話し言葉をジャンルなどを考慮した上で網羅的に収録したデータベースのことを指します。 また、日本
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 昨年のR Advent Calendarはポケモンのデータをrvestでスクレイピングして、レアポケモンがどのような種族値における特徴があるのかを探ったり、経験値が必要な割に種族値が低い「コスパの悪いポケモン」などを見つけました。 今年のR Advent Calendarでは、年末年始といえば一発屋芸人のテレビなどでの露出が多くなることから、一発屋芸人の検索トレンドのデータを手に入れて分析してみたいと思います。 分析工程 ・データの収集 ・データの整形 ・可
⭐️GitHub API(JSON)を叩いて学ぶRでのリスト操作とストーキング事情（2015年版） - cucumber flesh
R Advent Calendar 2015の二日目です。 昨日は表形式のデータをR上で扱いやすく、さらに可視化やモデリングの関数との相性が良いtidy形式なデータフレームについての話をしました。昨日が表形式なら、今日はRでのデータ形式として主要なもう一つの形式、リスト形式のオブジェクトを扱ってみたいと思います。 私はGitHubが（進捗的な意味で）好きで、見つけたR関係のパッケージには割りと星をつけています（2015-12-01の時点で725のリポジトリ数）。GitHubには既存のRパッケージでなく、これからCRANに登録されるであろう原石のようなパッケージがあったりします。そういうものを見つけてはストーキングの対象に加えているわけです。 自分がスターをつけたリポジトリの情報は、以下のようなURLでGitHubのAPIを叩けば得ることができます。 https://api.github.c
［RStan］項目反応理論の応用でフリースタイルダンジョン登場ラッパーの強さをランキングしてみた - 廿TT
分析対象 フリースタイルダンジョンはフリースタイル（即興）のラップバトルで、チャレンジャーがモンスターと呼ばれる強豪ラッパーを勝ち抜き、賞金獲得することを目指すテレビ番組です。 データは、 フリースタイルダンジョン 結果 勝敗 全試合 - 戯言 からもらいました。 成形したデータは以下に置いておきます。 FSD.txt · GitHub Score1 がチャレンジャーのスコア、Score2 がモンスターのスコアです。 ぼくは Web の知識がなさすぎてスクレイピングできないので、エディタでちまちま置換して成形しました。 だれか rvest の使い方を教えてください。 目的 ラッパーの強さを表す素朴な方法として、スコアの平均を出すことが考えられます。 しかし、これだと強い相手と当たった場合も、弱い相手と当たった場合も、スコアを同じ重みで評価することになります。 また、順序尺度のデータを単純に
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先日、Neo4Jというオープンソースで開発されるグラフデータベースの存在を知りました。恥ずかしながら、グラフデータベース？なにそれ美味しいの？という知識しかありませんでしたが、どうやらNoSQL（リレーショナルデータベースだけがデータベースではない）の流れを組んで誕生したものらしいです。グラフデータベースは、表形式で表現されるリレーショナルデータベースに対して、データ間の関係性を表現するのに向いています。 気になるものがあるとすぐにRパッケージを探し出してしまう性分なので調べてみると、すぐに {RNeo4j}というパッケージが見つかりました。というわけでこの{RNeo4j}パッケージを使ってNeo4Jの扱いについて慣れていこうというメモです。 今回は適当な例として来月に結成１周年を迎える匿名知的集団「ホクソエム」のメンバー間のTwitter上でのフォロー状況について整理してみることにします
背景 ちょっとした用事によりリコール情報について調査する機会がありました。これまでWebスクレイピングは経験がなかったのですが、便利なライブラリ（{rvest}）もあることだし、挑戦してみた結果を紹介します。 内容としては、国交省のサイトにある「リコール情報検索」（こちら）からリコールデータを取得し、テキストマイニングにかけた、というものです。 分析の進め方 分析の進め方は以下の通りです： サイトのページ構成を把握 構成にマッチするようにループを組んでrvest::read_htmlで順次読み込み 取得したテキストデータをMecabで形態素解析 可視化 特別なことはしておらず、サイトのページ構成に合わせて必要なデータを取得し、可視化などを行います。 １．サイトのページ構成を把握 ここは、Rではなくブラウザの機能を使いました。例えばこの辺りの記事を参考に、Google Chromeのデベロッ
去る 12月 5日、日本最大級の R の祭典である Japan.R で LT 発表を行い、一番面白かった LT 賞をいただきました。 #JapanR で一番面白かった LT 賞をいただきました！ありがとうございます！ pic.twitter.com/yS4cl7PwUg— ホクソリーベッカム (@hoxo_m) 2015, 12月 5 LT の内容については非公開ですので、発表中の Twitter タイムラインの様子から雰囲気だけ感じ取っていただければと思います。 ん？ #JapanR— さわみる (@sourmilk) 2015, 12月 5 ここにもまたRで人生を狂わされた人が... #JapanR— Hiroaki Yutani (@yutannihilation) 2015, 12月 5 これ優勝でしょｗ #japanR— ホクソシエロ_悪魔の囁き (@siero5335) 201
概要この記事は 2019/12/7 に開催された Japan.R の発表原稿である.github.com speakerdeck.com 小難しいテクニックを使ったことをアピールせず, なるべく単純な方法だけで, データから何が言えるのか, 何を示せるのかを作業の流れに沿ってチュートリアル風に説明する, というのがコンセプトである. スクレイピングによるデータの取得, 加工, そして要約統計量の計算やグラフの見せ方, といった事柄はほとんどのデータ分析で必要な基礎技術だと思うので, 実践的な例になると踏んでいた. 当初は 5分間のLTの予定だったので要約統計量 (記述統計量) の見方とかだけを話すつもりだったが, 20分枠に変更したことに合わせてボリュームを増そうとしたらバランスが狂った感じになった. (小難しいことをしないとか言いながら色気を出してディープラーニングに手を出そうとしている
今週も遅れてしまいました…orz 台風データの可視化 先日台風15号が西日本を直撃し大変でした。かくいう私も山口に滞在していて日中ホテルから出ることができませんでした。そこで台風の可視化です。 台風に関するデータは非常に重要なものなので、世界中できっちりデータを測定・公開されています。過去の台風のデータを可視化した記事として、kohske先生の以下の記事があります: – Analyses and Visualization of Typhoon in R and ggplot2 #1: The basics | Hi!! {ggplot2}を使って非常に綺麗でわかりやすい可視化です。さすがですすばらしいです。ただこのデータは「過去の台風」データから持ってきています。やっぱり現在迫ってきている台風を可視化したいですね。 するとr-wakalangのチャットルームにこちらの表からデータを持って
rvest と HTMLその1 - Qiita
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta http-equiv="content-language" content="ja" /> <style type="text/css"> <!-- p {color:blue; line-height:1.5;} p.green { color: green; } p#red { color: red; } .table3 { border-collapse: collapse; } .myTable th { background-color: #00cc00; } div#divRoot { color: yellow; } div.inDiv { color: blue; } span.inSpan { color: pink; } --> </style> <
繧ゅｂ縺�ｍ繧ｯ繝ｭ繝ｼ繝舌�Z縲豕｣縺�※繧ゅ＞縺�ｓ縺繧縲阪Α繝･繝ｼ繧ｸ繝�け繝薙ョ繧ｪ 逶｣逹｣�壻ｽ蝉ｹ�俣邏菴ｳ with 繧ｪ繧ｫ繝問�繝悶Λ繧ｶ繝ｼ繧ｺ 菴懆ｩ橸ｼ丈ｽ懈峇�壻ｸｭ蟲ｶ縺ｿ繧�″ 邱ｨ譖ｲ...— \x48\x65\x6c\x6c\x6f (@u_ribo) July 20, 2015 Rで解析していると文字化けに遭遇することがある。文字化けは現代妖怪の一種。怖い...って思っていた時期が私にもありました。でも、いい大人なのでお化けとも正面から向き合っていきたいと思う。というメモ。 R内で扱える文字コード Rで利用可能な文字コードはiconvlist()で出力できる、と手持ちの「R言語逆引きハンドブック」に書いてあった。ヘルプを見ながら試してみる。iconvlist()はRで扱う文字コードを文字列ベクトルで収めている（変換にはiconv()を使う）。どれだけ
ポルノグラフィティが探しているものは何か？MeCabとWord2vecで分析してみた | NHN テコラス Tech Blog | AWS、機械学習、IoTなどの技術ブログ
こんにちは。五十嵐です。 この記事はNHN テコラス Advent Calendar 2018の25日目の記事です。 クリスマスですね。私は幼いころからずっと心からサンタさんの存在を信じていました。 小6のときに母から「分かってると思うけどサンタさんはお父さんだよ」という衝撃の一言を受けて、生まれてはじめて虚無という感情を覚えたことを毎年思い出します。 さて、本記事ではポルノグラフィティの歌詞分析をやってみました。 個人的にポルノグラフィティの曲は常に何か探しているイメージが強いので、一番探しているものは何なのか分析してみます。 使用したライブラリ library(rvest) library(tsne) library(magrittr) library(stringr) library(wordVectors) library(dplyr) library(RMeCab) 上記のライブ
1 Rによるウェブスクレイピング ウェブスクレイピングは，ウェブ上に存在する情報を収集 (scrape) する方法，特に後述のAPIを用いずに情報を収集する方法を指す． ここではまず，(1) 「たくさんのファイルをダウンロードして，読み込む」作業をRによって自動化する． とはいえ，研究で用いたいデータが常に簡単にダウンロードできる形 (csvやzip) で提供されている訳ではない．たとえば，日々変動する株価や為替レートのようなデータをリアルタイムで取得したい場合もある．しかし，多くの場合，これらのデータは「文字の情報」としてはウェブ上に存在するものの，ダウンロードしやすい.csvや.zipのような形では提供されていない．そこで，(2) 為替レートと例に， ウェブ上に存在する文字列を収集する作業をRによって自動化するコードも例示する． いずれの作業にしても，R (や他の言語によるコード) が
以下メモ Japan.R 2015 : ATND Japan.R 2015 #JapanRの座席表 - セキココ Japan.R 2015 前半セッション - Togetterまとめ Japan.R 2015 後半セッション - Togetterまとめ Japan.R 2015 LT大会以降 - Togetterまとめ LTが多く長くなったので資料に記載されていることは極力メモらない。 (2015.12.15 公開資料追加) CET (Capture EveryThing)プロジェクトにおける機械学習・データマイニング最前線 CETプロジェクト リクルートライフスタイル全サービス横断でリアルタイムにデータ(システムログ、ユーザの行動、在庫※変動)を収集・分析するための基盤を構築するプロジェクト AWSからGoogleCloudに移行が進んでいる Cloud pub/sub … AWSでいう
Oh god, another one of those subjective, pointedly opinionated click-bait headlines? Yes! Why did I bother writing this? Well, here is one of the most trivial yet life-changing insights and worldly wisdoms from my former professor that has become my mantra ever since: “If you have to do this task more than 3 times just write a script and automate it.” By now, you may have already started wondering
rvest使ってみようと思いつつも使う機会が無かったのでこちらのPythonコードをrvestを使って再現してみる。 filter内の条件等は不要データを削除しているだけなので、rvestを使っているのは3行程度。 なおdata_frame関数はdplyr0.3で実装された関数なのでご注意。 devtools::install_github("hadley/rvest") library(dplyr) library(pipeR) library(rvest) voicehtml <- html("http://vatwitter.damebito.com/", encoding="utf-8") data_frame( name = voicehtml %>>% html_nodes("a") %>>% html_text(), account = voicehtml %>>% html
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自然言語処理をやっている人はよく辞書の整備が大変だと言います。 そんな話をしていたところ、「自分が詳しくない分野の言葉を知るときはweblio辞書が便利だよ」という知見を教えてもらいました。 www.weblio.jp しかし、私は怠惰なプログラマーなので、スクレイピングでデータを取得しました。 試しに、建築・不動産の辞書をスクレイピングで引っ張ってくることにしました。 PythonとRubyでスクレイピングするのは飽きたのでRでコードを書きました。 問題になった（工夫した）のは以下の点です。 英字('a', 'b', 'c'...)、日本語('aa', 'ka', 'sa'...)、数字(0:9)、記号('sign')のURLがある JavaScriptの即時実行式を真似たのはトリッキーすぎるかな… 単語と読みが別々に表示されている 例えば「アウトフレーム工法」「アウトフレームコウホウ」
ノート: Rでロジスティック回帰
Table of Contents はじめに 前回自民党の感情温度という一定の範囲内の値を取る数値を応答変数に持つ分析を行いました。 しかし、世の中のデータのすべてがこのように数値で表現できるとは限りません。 例えば「投票に行く（行かない）」や「投票した政党」のように数値化されていないデータをカテゴリカルデータ（変数）と呼びます。 このような場合を応答変数にする分析の場合は、「投票に行く確率」や「ある政党に投票する確率」を求めることで対処します。 以下では、応答変数の種類が2種類の場合と3以上の場合に分けて、カテゴリカルデータの分析をRで行う方法を紹介します。 必要なパッケージの読み込み library(tidyverse) Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2': method from [.quosures rlang c.quos
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Pythonや機械学習、そして言語の競争について – 極めて主観的な見地から | POSTD
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
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【R】転職ドラフトのデータをスクレイピングして分析（集計）する - 歩いたら休め
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