主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
（常勝経営）ビッグデータ 日本は遅れている!?ビッグデータがもたらす、情報社会の民主主義
日本は遅れている!? ビッグデータがもたらす、情報社会の民主主義 今年になって「総務省が情報通信技術戦略のテーマに、ビッグデータの活用を選ぶ方針を固めた」という記事が新聞各紙に掲載された。欧米諸国に比べてビッグデータの活用が遅れていると指摘されている日本政府も、そろそろと重い腰を上げてビッグデータ活用に向けて動き出したという印象である。ここでは、ビッグデータ活用へ向けて動き出した政府機関の取り組みとその影響について考えてみたい。 政府に必要なのは貴重なデータを公開すること 今回の総務省の取り組みは、2020年ごろまでに重点的に取り組む情報通信技術戦略のテーマとして「ビッグデータの活用」を選択し、総務相の諮問機関である情報通信審議会のICT基本戦略ボードにおいて、ビッグデータの利用がどのような経済効果を生み、社会をどう変えるのか、などを検討するというもの。3月までに技術や制度上の課題と解決
データフロー図 (DFD) の概要
by Scott W. Ambler, Copyright 2003 データフロー図は1970年代後半に提案され、構造化分析と設計(Gane and Sarson 1979)において普及しました。DFDでは、外部エンティティからシステムへのデータの流れ、プロセスからプロセスへのデータの流れ方、そしてその論理ストレージを表します。図1は、GaneとSarsonの記法によるDFDの例です。シンボルは4つしか出てきません。 四角形は外部エンティティを表します。これはデータの移動元または移動先になります。 角の丸い四角形はプロセスを表します。プロセスは、入力としてデータを受け取り、何かを行なって、それを出力します。 矢印は データの流れを表します。電子データでも物理的なものでもかまいません。 右端の開いた長方形はデータストアを表します。データベースやXMLファイルといった電子的なものも、ファイルキ
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