氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか - Qiita
たくさんいいねいただきありがとうございます。2016年の記事で古いのでいずれ全面改訂しようと思いますが、古さが目立つ箇所のみまずは訂正しました。 データ分析・機械学習の代表的な手法には何があるか 代表的な本、技術リスト、データサイエンティストの推奨ではデータ分析・機械学習手法はどんなものがリストアップされているか ここでは、統計学的検定、多変量解析、機械学習を分けていない 構造化データ（いわゆるテーブルデータ）のみ対象とし、画像、自然言語処理、マーケティングの専門的な分析等は対象外 補足を下記に 代表的な手法と紹介のされ具合 分析手法 『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 『はじめてのパターン認識』 データサイエンティスト協会スキルチェックリスト 「デジタルガレージCDOから学ぶ！マーケターのための実践・データ分析入門～事例紹介を通じて5つの手法をマスター～」 デ
ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム
AWS News Blog
Join AWS Hybrid Cloud & Edge Day to Learn How to Deploy Your Applications in the Everywhere Cloud In his keynote of AWS re:Invent 2021, Dr. Werner Vogels shared the insight of how “the everywhere cloud” is bringing AWS to new locales through AWS hardware and services and spotlighted it as one of his tech predictions for 2022 and beyond in his blog post. “What we will see in 2022, and even more […]
混雑時に売れ筋以外を「オススメ」すると売り上げが落ちる？：日経ビジネスオンライン
「ビッグデータ」や「データサイエンス」という言葉がちまたにあふれるようになり早数年がたつ。読者の多くも、ビッグデータやデータサイエンスをテーマにした雑誌や書物を一度は手にした、または購入した経験があるのではないだろうか。 筆者は米国のビジネススクールでMBA（経営学修士）の学生たちにマーケティングマネジャーのためのデータサイエンス入門を教えているが、学生たちの間でも、マーケティングの分野で生きていくにはデータサイエンスを理解することは必須の条件となっている。 彼らは必ずしも、高度な統計技術を駆使するデータサイエンティストになるわけではないが、データサイエンティストたちときちんと意思疎通ができ、有効にビジネスのために活用する能力はこれからの企業のマーケティングマネジャーたちにとって欠かせない能力になってくるであろう。 パターン思考が間違った結論につながる恐れも ビッグデータが重要なトレンドで
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