Rの実践！エンジニア向けデータマイニング講座｜freee 坂本登史文【機械学習・決定木理論の活用編】 | キャリアハック（CAREER HACK）
統計解析ツールRを使ったエンジニア向けデータマイニング講座後編。機械学習の1手法である決定木を用いて、事例を基にデータマイニングを実践していきます。エンジニアとしてのキャリアアップを考えている方にピッタリのデータマイニング連載企画最終回です。 ここまでのあらすじ「山田とデータマイニングとR」 前回は、ウェブ系のエンジニアの山田君がデータマイニングを始めるきっかけをお話ししました。 ―Rを学ぼう！エンジニア向けデータマイニング講座｜freee 坂本登史文【初めの第一歩編】 無事にRとMySQLを接続し、うまくヒストグラムを描くことができました。 今回は、山田君がデータマイニングを始めるきっかけとなった「どのような属性のユーザーが課金をしてくださっているのか」ということを、機械学習の1手法である、「決定木」という手法で明らかにしていきたいと思います。 さて、山田君はうまくデータを分析して、サー
単純な集計とデータサイエンスによる分析とで結果が食い違うかもしれない3ケース - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
一般に、データ分析の大半はそれほど高度なテクニックの類を必要としないものです。僕も常日頃から口に出して言うことが多いんですが、「統計学だの機械学習だのの出番なんてそもそも少なくて当たり前」。工数もかかるし、できればやらない方が良いです。ぶっちゃけ単純な四則演算で十分なケースの方が多数派でしょう。 なので、普段はDB上でSQL（というかHiveなど）でサクッと四則演算だけで集計処理を済ませてしまって、その結果だけを表示するようにしておいた方が圧倒的に楽で手っ取り早いはず。多くのBIツールもそういう考えのもとで作られていると思います。 ところがどっこい。世の中には、単純な四則演算での集計結果と、データサイエンスを駆使した分析結果とで、食い違ってしまうケースが何故かあることが知られています。どちらかと言うとレアケースだとは思いますが、その矛盾をおざなりにするととんでもないことになることも多々あり
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
可視化周辺の進化がヤヴァイ～rChartsを中心として～
TDD bootcamp 札幌2.0 http://atnd.org/events/15811 の自己紹介で使った資料です。
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
Quick-R: Home Page
About Quick-R R is an elegant and comprehensive statistical and graphical programming language. Unfortunately, it can also have a steep learning curve. I created this website for both current R users, and experienced users of other statistical packages (e.g., SAS , SPSS , Stata ) who would like to transition to R. My goal is to help you quickly access this language in your work. I assume that you
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