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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 近年の、機械学習、AIのブームに伴って、よく、__クラスタリング__という言葉を耳にするようになってきたのではないでしょうか。クラスタリングとは、データを分類する手法の一つになります。 ほぼ全てのビジネスにおいて、何かを分類していきたいというニーズは存在するはずです。とくに、顧客の分類です。顧客の特性を深く理解出来、どういったアプローチを取るべきか見えてくるからです。それによって、顧客満足度を高め、ビジネスを改善していくことができるようになります。 そのような観点から、顧客データに対するクラスタリング分析は、__顧客をアルゴリズムを使っ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 先日、シリコンバレー、特にサンフランシスコでは大変人気の、食品をはじめとした日用品のお買い物代行サービスであるインスタカートというスタートアップがその顧客の購買データを名前などプライベートなデータは匿名にした上で公開しました。 このデータから顧客ID、購買日時、場所、商品の名前など、いわゆる購買情報（POSデータ）が得られるのですが、実際にサンフランシスコ界隈の今の情報がこれほどの規模で公開されたということで、民間、アカデミアを問わず、AI、機械学習、統計学のエキスパートたちの間では特に大変話題になっております。 今回はこのデータをもと

こちらは、Rパッケージ、tidyquantの作者であるMatt Danchoが書いた、Quantitative Financial Analysis For Beginners with Exploratory.io and tidyquant を、許可を得て翻訳をしたものになります。分析対象企業を日本企業にするなど、若干変更があります。 ファイナンスの計量分析は、一般的にハードルが高いと思われています。この分野には、膨大な知見がありますが、誰しもそれを全て学ぶだけの時間があるわけではありません。 この記事では、ファイナンス分析のためのRパッケージ、tidyquantと、Rのユーザー・インターフェースである、Exploratoryを使用して、定量株式分析の基礎を理解するための、株式リターンの基本的な分析の手法を紹介します。 知っておくべきこと 分析を始める前に、いくつか必要なことを理解して