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はじめに 猿でも分かるScala!シリーズとして本記事ではScalaにおける型について基本的な事項を紹介していきます。紹介する項目は主に次のものです。 クラスとしての型 SymbolとStringの相違 BigDecimal 数値と文字列の相互変更 Scalaでの型の扱いにはJavaと異なる部分があります。型がクラスとして扱われたり、BigDecimalの演算がJavaよりも直感的になったりする特徴があります。以下ではこのようなScalaの型に関する特徴を紹介します。 では早速始めましょう! クラスとしての型 ScalaではJavaのプリミティブ型(int, double等)に相当する型は存在せず、全てクラスとなっています。Javaのプリミティブ型に相当する型は、Scalaの全ての親クラスであるAnyクラスを継承したAnyValクラスのサブクラスになっています。java.lang.Obje
まえがき 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ。 第3章から 第2部 エクセルで学ぶ分析入門に入り、Excelを使った集計・分析技術を紹介していきます。Excelには分析に便利な分析ツールやソルバーをアドインすることができます。またデータベースとしてMySQLと連携させ、100万行を超えるデータに対してpivot分析を実施することが可能です。 本章ではローカルのWindowsマシン上でExcel、MySQLを連携する方法を紹介します。読者対象者は主に エンジニア以外で大きめの容量を持つcsvのExcel pivot集計を実施したい方 を想定しています。ビジネスサイドの人間がちょっとした容量の大きいcsv(だいたい100万行以上から1000万行前後)をpivot集計したい場合にExcelとMySQLの連携が役立ちます。MySQL単体でもクロス集計等が可能ですが、やはりExcel p
やってみよう分析!第7章: Google Charts Sankey Diagramを使ってデータ可視化HTMLJavaScriptGoogleAppsScript はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 前章まではExcelに着目してきましたが、本章ではデータの可視化に注目してみます。特にGoogle Charts Sankey Diagramを取り上げます。 Sankey Diagramは簡単に表すと、人や物等の流量を視覚的に表現した図です。Sankey DiagramはGoogle Charts以外でも描画できるのですが、Javascriptなどに詳しくなくても比較的容易にSankey Diagramを扱えると思われるのがGoogle Charts Sankey Diagramです。 本章で取り扱う項目は以下のものです。 Sankey Diagramとは Googl
やってみよう分析!第8章:PythonとEclipse(PyDev)で作る分析環境 for WindowsPythonEclipsescipynumpymatplotlib はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 本章からやってみよう分析次リーズの実践編に突入しました。これからの記事ではPythonやScalaを活用した分析技術を紹介していこうと思います。 本章では以後の章の準備として、まず Pythonを使った分析のための簡易的な環境構築を紹介したいと思います。フォーカスするのは WindowsのEclipse上(PyDev利用)で作業するための環境構築です。Linuxではyum等の便利コマンドが用意されているので比較的簡単に環境を作ることができます。一方でWindowsではライブラリ(本章で紹介するのは numpy, scipy, matplotlib)のインストール
やってみよう分析!Appendix A-1:Windows 7 Professional + Visual Studio Express 2013にCUDA6.5をインストールCUDAVisualStudioGPU はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ Appendix A-1では、GPU(Graphics Processing Unit)計算を実行するための CUDA6.5ドライバーを Windows 7 Professional + Visual Studio Express 2013の環境上にインストールする方法を簡単に紹介します。インストール後、サンプルコードを実行して Mandelbrot集合を描画させてみましょう。 GPUについての紹介はこちらのサイトを参照ください。 ここで紹介したインストールプロセスを実行したマシン環境は Windos 7 Profess
やってみよう分析!おまけ 2 - 1: Excel VBAで強化学習(Q-learning, ε-greedy / softmax 行動選択)ExcelVBAExcelVBA機械学習 はじめに 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ Excelを使うと様々な分析をすることが可能であることを見てきました。まだ紹介していないExcelの機能として、VBA(Visual Basic for Applications)と呼ばれるプログラミング言語が搭載されています。VBAを駆使することでExcel上の処理を自動化することができます。例えば、毎週定形レポートを提出するタスクがあるならば、そのレポートを自動生成するマクロを作ると作業効率が格段に上がります。 VBAは事務的な処理だけではなく、簡単な数値計算も実行することが可能です。ここでは数値計算の例として Q-learningと呼ばれる強化学
まえがき 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 前章ではExcelの分析ツールとソルバーを活用して回分析や帰や曲線のフィティングの方法を紹介しました。本章では前章に引き続きソルバーに焦点を当て、ソルバーを使ったポートフォリオ最適化問題の解き方について、基本的事項を紹介します。 本章で扱うポートフォリオ最適化問題は金融の例を扱います。想定しているのは、ある投資家が手持ちの資金をいくつかの証券に分散投資する場面を考えます。この時、どのように資金を配分すると最も利益を得ることができるかを考える。これがポートフォリオ最適化問題のあらましです(本章では金融工学を専門的に扱うことは意図していなので、このくらいのイメージで十分です)。 本章で紹介する項目は下記のとおりです。 ポートフォリオ最適化問題 平均-分散モデル コンパクト分解表現 平均-絶対偏差モデル Excelソルバーでポートフォリオ
まえがき 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 前章まではExcelとMySQLを連携させ、csvをMySQLに読み込んだりpivotを利用する方法を紹介しました。本章ではMySQLから離れ、Excelのアドインツールである分析ツールとソルバーを紹介します。本章で紹介する項目は下記のとおりです。 分析ツールとソルバーの導入 分析ツールで回帰 ソルバーで回帰 ソルバーの応用:最小2乗法により曲線のフィッティング ※本章はExcel2010以降で動作します。 分析ツール、ソルバーとは Excelを活用することでpivotを駆使し、ドリルダウン形式の分析はかなりのことが行えます。さらにMySQLと連携させることで中規模程度のデータの分析なら比較的簡単に分析することが可能です。一方、単純なクロス集計以上の分析が必要になる場合もあります。例えば回帰分析、関数のフィッティングやフーリエ変換、
まえがき 本シリーズでは分析技術・手法を紹介していきます。専門的内容から入ると技術面やアカデミックな内容に偏りがちですので、本章ではビジネス的側面(例としてネット広告運用)から分析技術活用の全体像を簡単に俯瞰しておきたいと思います。続く第2章では技術的側面から分析技術を概観します。 ネット広告運用における分析技術の活用 ネット広告運用を例に、次のキーワドを軸に分析技術の活用を考えてみます。 さらに具体例として下記fig.1の簡略化したネット広告運用プロセスを例として分析技術の活用を説明したいと思います。ネット広告運用に詳しくない方にも運用イメージを持っていただくため、fig.1のフローを簡単に解説します。 運用イメージ(fig.1): Start:ウェブ上での広告配信の目標を設定します。例えば1ヶ月間、予算100万円配信ネット広告経由で100件の商品購入を実現など。 (1):ターゲット層や
まえがき 今回も始まりました。やってみよう分析!シリーズ 前章ではExcelとMySQLの連携手順を紹介しました。本章では前章で構築したExcelとMySQLの環境下で、 MySQLの基本コマンド(SHOW, USE, CREATE, DROP) データ入力・出力(LOAD DATA / INTO OUTFILE) Excel pivotと連携 を紹介していきます。上記以外にもMySQLのコマンドはたくさん存在しますが、本章ではMySQLとExcelを連携させてpivotするのに必要と思われる最小限のコマンドを紹介します(コマンドの詳細はMySQLの教科書を参照してください)。本章の読者対象は前章と同じ エンジニア以外で大きめの容量を持つcsvのExcel pivot集計を実施したい方 です。では、今回も早速始めましょう。 MySQLの基本コマンド 前章の手順に従ってMySQLにログインし
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