SAPと日立に聞く「ビッグデータ時代の真のリアルタイムシステム」
ビッグデータ活用が注目を集める今、SAPがデータベースソフトウェア「SAP HANA」の提供を開始したことは記憶に新しい。SAP HANAは、メモリ上にデータベースを展開するインメモリデータベース技術を基盤にすることで、大量データの高速処理を実現しており、各社のサーバ製品に搭載され、アプライアンス製品として提供されている。 そんな中、国内のみならずワールドワイドで多くのサーバ導入実績、SAPシステム導入実績を誇る日立製作所が2011年11月、SAP HANAを実装したアプライアンス製品「日立インメモリDBアプライアンス for SAP HANA」の販売を開始した。 「20億件のデータを従来の『1万倍速』で処理するというSAP HANA、そしてSAP HANA基盤にブレードサーバを採用した日立製作所、その組み合わせによって「これまで不可能だったことを可能にする」と両社は自信を見せる。果たして
多変量解析 - Wikipedia
この項目「多変量解析」は加筆依頼に出されており、内容をより充実させるために次の点に関する加筆が求められています。 加筆の要点 - 統計学の分野の内容をベースとした導入部分の出典明記・加筆など。また、各学問での多変量解析の利用など。 （貼付後はWikipedia:加筆依頼のページに依頼内容を記述してください。記述が無いとタグは除去されます） （2020年7月） 多変量解析（たへんりょうかいせき、英語: multivariate analysis）は、多変量のデータの特徴を要約する方法のことである[1]。データの要約により、データの特徴を単純化し、分析しやすくする[2]。 当初は統計学の理論として生まれたが、コンピュータの発展とともに他の分野でも応用されるようになっていった[1]。 主な多変量解析[編集] この節は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の
数量化 III 類
数量化 III 類 Last modified: Nov 07, 2002 カテゴリーデータに基づき，ケースおよび変数の似通ったものをまとめる。 分析に使用する変数が間隔尺度以上の場合の主成分分析に相当する。コレスポンデンス分析あるいは双対尺度法によるものと同じ結果が得られる。 また，ダミー変数を用いた主成分分析と関連がある。 分析に用いるデータには 2 種類ある。 アイテムデータ 変数 $I_{i}\ ( i = 1, 2, \dots , p )$ が，それぞれ $m_{i}$ 個の選択肢を持つ。 各ケースは，表 1 に示すように，変数 $I_{i}$ の値として $1, 2, \dots , m_{i}$ の値を持つ。 このデータを，1 個のアイテム変数 $I_{i}$ を $m_{i}$ 個のカテゴリー変数（ $C_{ij};\ i = 1, 2, \dots , p;\
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Rの基本パッケージ中の多変量解析関数一覧 - RjpWiki