データの科学--勘に頼らない意志決定を
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 最近、巷ではビッグデータやデータサイエンティストという言葉をよく目にします。2013年7月16日には一般社団法人データサイエンティスト協会が発足し、データサイエンティストに必要となるスキルや知識を定義し、育成カリキュラムを作成するなど、高度IT人材の育成と業界の発展に向けた活動も展開しています。 しかし、期待の大きさからか求められるスキルレベルは非常に高く、Hadoopなどのインフラ技術から統計・機械学習などの専門知識、コンサルティング能力までを求められるケースが多く、なかなか担い手が増加していないのが現情です。 高度な分析を実施するのであればプログラミングや数学などの知識を避けることはできません。本連載では、一般のビジネスマンがデータ
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
ひとりマーケティングのためのデータ分析 -How to BDA
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ソーシャルアプリを分析してみた
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