プリキュア４０人の中で「 肌色率 」が一番高いのは、: 過去のプリキュア 話の流れ一覧表と視聴率等まとめ
というわけで、前回の記事（娘を、プリキュアにするために就くべき職業）を実行して、 無事、自分の娘がプリキュアになったとしましょう。 でも、よく考えたらプリキュアの衣装って結構、肌を露出しているような気がします。そこで、プリキュアの「肌色率」について調査しました。（要は露出度ってのになるのかな） （おそらく、真面目に数値更新している本ブログにおいて、最もくだらない記事になっていると思いますので 肌に合わない方はそっとブラウザ閉じて下さい） 多分、プリキュアを見ている人が思う、「肌色率の高いプリキュア」と聞いて思いつくのは この人かな、と思いますが、実際に計測してみたら、ちょっと意外な結果が出ました。 調査方法はすごく簡単で 各シリーズの公式HPの各プリキュアの画像のうち、正面からの画像をちょっとお借りしまして、 （こういうの↓） キャラの「全面積」と、「肌色面積」の比率を計算しました。 （た
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
【CodeIQ提供】データ解析・可視化なら俺らに任せろ！- 第30回R勉強会まとめ #TokyoR
2013年4月20日（土）にニフティ株式会社のセミナールームで、第30回R勉強会＠東京（#TokyoR）が開催されました。#TokyoRは、里洋平氏(@yokkuns) が主催しているR言語を学ぶプログラミングの勉強会です。今回は100名以上の参加希望があったため、補欠が出てしまったほどの人気イベントです。 そもそも R言語とは、統計処理を得意とする言語であり、データの解析や可視化などを比較的簡単に実行出来るツールです。 今回は、その人気イベントである第30回R勉強会＠東京にお邪魔し、全5時間に渡るアツい内容をまとめてお届けします。またこちらの勉強会まとめ記事は、株式会社リクルートキャリアが運営する「CodeIQ（コードアイキュー）」のご協力で提供されております。 （当日のアジェンダ） それでは、各セッション内容のご紹介です。 初心者セッション1 「はじめてのR」 最初は、R歴三年・ビジ
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
データマイニングを仕事にする人の生態系 - dataminer.me
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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