「世界最強企業と戦う秘訣」--サイボウズ青野社長が語る成功術 - CNET Japan
東証一部上場を果たしたサイボウズ代表取締役社長の青野慶久氏は、7月26日に開催された「CNET Business Baseセミナー」に登場し、自身の体験をもとに、起業を志す人にとって必要なことは何か、また、バブルに左右されない普遍の商売とは何かを、独特の青野節的ユーモアを交えながら披露した。 大手企業を相手に「勝算あり」と確信 サイボウズは、1997年に愛媛県松山市にて青野氏、前代表取締役社長の高須賀宣氏、現取締役の畑慎也氏の3人で起業した。当時、グループウェアは、ロータス、富士通、マイクロソフトなど大手企業がシェアを占めており、ベンチャー企業が業界に参入することは非常に難しかった。青野氏は当時を振り返り、セミナー参加者に次のように呼びかけた。 「本来ならばベンチャーは、このようなところに参入してはいけません。大手が来る前に先に開拓して逃げ切る戦略をとるべきです。すでに大手が目を付けていて
シックス・アパート、「ビジネスブログに関する調査」に関するレポートを発表 | シックス・アパート - CMSソフトウェア、サービスを提供
シックス・アパートは、ビジネスブログの利用動向を正確に把握し、ブログ製品・サービスに効果的なフィードバックを行うことを目的に、全国のインターネットユーザーを対象とした「ビジネスブログに関する調査」を実施いたしました。 詳細はプレスリリースをご覧ください。 < プレスリリース資料 > 印刷用（PDFファイル） 「ビジネスブログを行う企業は親しみやすくオープンなイメージ」と半数近くが回答 ビジネスブログに期待することは「消費者の声を聞いてほしい」が82.6％ ブログ・ソフトウェア大手のシックス・アパート株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：関 信浩）は、ビジネスブログの利用動向を正確に把握し、ブログ製品・サービスに効果的なフィードバックを行うことを目的に、全国のインターネットユーザーを対象とした「ビジネスブログに関する調査」を実施いたしました。調査にはインターネットリサーチを用い、調査期間は
ブログとWebは混然一体になっていく
関 信浩 シックス・アパート株式会社 代表取締役 （米Six Apart Ltd. Executive Vice President & General Manager of Japan） 1969年10月 東京生まれ。1994年 東京大学工学部卒。 1994年から2003年まで、技術系出版社で編集や事業開発に従事。2002年 カーネギーメロン大学ビジネススクールで経営学修士（MBA）を取得。カーネギーメロン大学在学中に、ビジネスプランコンテストで特別賞などを受賞。 2003年12月 シックス・アパート株式会社を設立し代表取締役に就任。 小川氏 いきなりですけど（笑）GoogleによるFeedBurnerの買収についてどう思いますか？ 関氏 （笑）。Googleという会社は、もともとRSSフィードとかのストラクチャーとは別、その前の世代の会社じゃないですか。彼らのテクノロジーは、混とんとし
シックス・アパート関氏が語った新ブログサービス「Vox」のすべて - CNET Japan
シックス・アパートは、個人向けの新ブログサービス「Vox」を10月28日に開始した。無料で利用できるほか、初心者でも簡単にブログを続けていくためのさまざまな仕組みが盛り込まれている。また、ブログの内容を、記事や写真単位で公開範囲の制限を付けることで安全性を高めている。 ブログソフトのMovable TypeやブログサービスのTypePadを提供してきたシックス・アパートが鳴り物入りで開始した新サービスを同社はどのように展開していく戦略なのか。代表取締役である関信浩氏に聞いた。 --シックス・アパートではMovable TypeやTypePadを提供してきました。Voxは今までの製品と何が違いますか。 ブログというのはもともとインターネット上で情報を発信するツールだったと思います。今回の正式サービスは、日本のほかにも米国、フランスで同時に開始していますが、海外でブログというとニュースメディア
確率微分方程式超入門 - 最尤日記
どうも世の中の確率微分方程式の入門はハイブロウすぎると思う。経済学のいくつかの講義ノートを見たけど、ボレル集合族とか確率空間とか伊藤積分とかはやりすぎ。そういうのは微分を学ぶのにいきなりε-δ論法から入門するみたいなものだ[1]。物理屋風の方法論なら以下のように簡単に伊藤の補題も導きだされる。きちんとしたのはその後でよい。 さて、確率微分方程式とは連続時間でランダムな擾乱を受ける系を記述する微分方程式である。 例えばブラウン運動を考えてみよう。ブラウン運動では粒子はランダムに動く。そして試行をくり返せばその統計集団は正規分布に従う。そして分布の標準偏差は時間tの時には √t に比例する。これがブラウン運動の基本的な性質である。 ブラウン運動を微視的に見れば、それぞれの微小時間Δtごとに大きさ b √Δtの正規分布に従う動きをしている。一般の微分方程式であればΔtのあいだの粒子の動きΔXは、
統計数理がPDFで読める - アルゴリズムマニア2.0
http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-43j.htmlhttp://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-44j.htmlhttp://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-45j.html特集「計算と最適化」http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-46j.htmlhttp://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-47j.htmlモデル選択理論の新展開下平英寿http://www.ism.ac.jp/editsec/toukei/tokeisuri-48j.html自然言語における統計手法を用いた情報処理金明哲http://www.ism.ac.jp/editsec
Wekaの日本語情報
Wekaの日本語情報 データマイニングツールWekaに関する日本語による情報．データマイニングツールとしての使い方なども紹介していきます． weka-jpでは，データマイニングツールWeka*の使い方に関する日本語での情報を提供していきます． Wekaはニュージーランドのワイカト大学において開発されたデータマイニングツールで，分類学習やクラスタリング，相関ルール生成のみならず，データの前処理や視覚化に関する機能も含む統合型ツールです． Wekaに実装された機械学習やクラスタリングのアルゴリズムは他のツールとAPIやCLIを通して利用可能であるため，多くのツールでライブラリとして利用されています． 本サイトでは，利用方法に関する解説記事を作成し，公開する予定です． 記事の作成に関して，より多くの方にご協力を頂きたいと考えております． 更新履歴 2023年11月1日：Weka関連リンクのページ
Weka 3 - Data Mining with Open Source Machine Learning Software in Java
Weka is a collection of machine learning algorithms for data mining tasks. It contains tools for data preparation, classification, regression, clustering, association rules mining, and visualization. Found only on the islands of New Zealand, the Weka is a flightless bird with an inquisitive nature. The name is pronounced like this, and the bird sounds like this. Weka is open source software issued
FrontPage - 情報論的学習理論と機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
朱鷺の杜Wiki（ときのもり うぃき）† 朱鷺の杜Wikiは，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報を扱います． 更新されたページを確認するにはRSSリーダを使って右下のRSSリンクをチェックするか，最終更新のページを参照してください． ページの中でどこが更新されたかを見るには，上の「差分」をクリックして下さい． 数式の表示に MathJax を利用しています．数式の上でコンテキストメニューを使うと各種の設定が可能です．特に設定をしなくても数式は閲覧できますが，フォントをインストールすれば数式の表示がきれいで高速になります．詳しくは 数式の表示 のページを参照して下さい． ごく簡単なWikiの使い方がこのページの最後にあります．トップページやメニューなど
都道府県市区町村 メッセージ画面 を GNU R で読めるテーブルに変換する Ruby スクリプト - ドレッシングのような
http://www.tctv.ne.jp/members/mkim/geography/city_population_2001.htm に関するはてブのエントリに次のようなコメントがありました： # 2007年03月05日 caramelly 地理 最新のは→http://uub.jp/rnk/rnk.cgi?T=c&S=jとかhttp://uub.jp/rnk/rnk.cgi?T=cktv&S=j はてなブックマーク - Gov Capital » Gov Capital Investor Blog この id:caramelly さんのコメントにある人口の最新データを取得し，GNU R で読めるテーブル形式に変換し標準出力へ吐く Ruby スクリプトを作りました． スクリプトの内容は次のとおりです： require 'iconv' require 'open-uri' PATTER
OLAP - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "OLAP" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2022年8月） OLAP（オーラップ[1]）は、複雑で分析的な問い合わせに素早く回答を行う方法。ビジネスインテリジェンス[注釈 1]と呼ばれるより大きなカテゴリに属している。 OLAPの典型的な用途は売上報告、市場分析、経営報告、ビジネス業績管理（BPM）、予算作成、計画作成、財務諸表作成などである。OnLine Analytical Processingの頭文字を略した語[2]であり、日本語ではオンライン分析処理[1]もしくは多次元分析[2]とも呼ばれる。 OLAPの主な特徴は
続・わしの頁
「R で学ぶデータマイニング�T，�U」「R Commander ハンドブック」の再版作業が大方終了したので， 今月は別の 2 冊の執筆作業を進め，来月からはいよいよ「The R Tips」の再版（改訂）作業を開始する予定． 他の 1 冊も来年春までに執筆完了しなければいけないので，当分は暇にならないなぁ・・・． 作業の息抜きに テトリス・最高難度プレイ． 見入ってしまいます・・・． 作業に疲れたら ああエキセントリック少年ボウイ． 名曲です＾＾．(08.10.05) - R に関する資料・統数研の公開講座「 R で学ぶデータ解析とシミュレーション」1 日目の資料 - 【 R 入門】 R 2.6.2 のセットアップ : Windows 版 R で R 入門． 【 R 入門】 第 1 回 : R の基礎知識． 【 R 入門】 第 2 回 : R でグラフ作成． 【 R 入門】 第 3 回
Rでシミュレーション
最終更新： 2004年 4月 15日 (木曜日) 07時42分 （MTの図も追加） このページは，GPLに従って配布されているRを使ってシミュレーションをした例をメモしておくために作成した。Rについての詳細は，統計処理ソフトウェアRについてのTipsを参照されたい。 Rでは，1.7.0からデフォルトのRNGがメルセンヌツイスターとなった。制御構造も簡単に書ける上，グラフ作成までできるので，構成要素が単純な配列で示せるようなシミュレーションに使うにはCよりも向いていると思う。 なお，RNGはシミュレーションで確率的なイヴェントを表すために使うわけだが，メルセンヌ・ツイスターの利点は，周期がほぼ10の6000乗くらいと長く，多次元疎結晶構造もほとんど問題にならないところにある。古典的には乗算合同法を含む線型合同法がよく用いられてきたが，周期の短さと多次元疎結晶構造が線型合同法の欠点であることは
層別に分析するための丁寧な説明
このページは，メールでいただいた下記質問への回答として，Rで層別に分析するための方法と，ついでに関数定義の方法を，できるだけ丁寧に説明することを目的とする。なお，ここでいう層別とは，性別，年齢階級別のように，何らかの条件によって層ごとに分けて別々に分析するという意味である。 なお，データ入力から読み込みまでについては「データ入力から読み込みまでのできるだけ丁寧な説明」をご覧いただきたい。 最終更新： 2004年 4月 15日 (木曜日) 07時40分 質問（一部書き換えています） 例えば，男性だけの身長の平均と標準偏差，女性だけの身長の平均と標準偏差を計算させたいときは，Ｒでは，どのようにそれらを分割する命令を入力すればよいのでしょうか？ あるいは，年齢で４０才以上と未満にわけるとか？ それと，よく使用する命令を，何らかのコマンドで置き換えて記憶させておくことはできるのでしょうか？ データ
R関連文書邦訳pdf版
最終更新： 2004年 4月 15日 (木曜日) 07時44分 ここからダウンロードできるのは，東京工業大学の間瀬教授が日本語訳して公開しているR関連の文書の.texiファイルの日本語文字コードをShift JISに変換し（その後，Windows版pTeXのバージョンアップのおかげだと思うが，変換の必要がなくなった），Windows版のpTeXでコンパイルし，dvipdfmでpdf化したものである。手作業なので，今後の間瀬教授のサイトにおけるバージョンアップに追従する保証はできないが，フォントをビットマップ展開していないので，2002年7月31日現在のところ，学芸大の森厚さんのサイトにあるpdfファイルよりもずっとサイズが小さくなっているのが利点であろう。 ダウンロードできるファイルのリスト R-intro.jp.pdf (488,794 bytes): 入門マニュアル。100ページ。 (
R - 統計解析とグラフィックスの環境
今回のアクセスは 回目 です。 (Since June 26, 2001) version 2.13.1 がリリースされました CRAN のWebサイト http://www.r-project.org/ で最新 情報を入手できます。 Rとは？ R は統計計算とグラフィックスのためのフリーソフト(GNU-style copyleft)です. RはSに操作環境などが良く似ており, Sで動作するものはRでもほとんど変更なしに動作します. R はSのクローンのフリーウェアと捉えられがち(私もそう思っていた)ですが, 全くのクローンではなく(もちろん完全なクローンを目指しているわけでもありません),内部的な構成などはSとは全く違います. 詳細は R FAQの 3.3 What are the differences between R and S? を参照して下さい. S は AT & T ベル研
An Introduction to R
An Introduction to R ¶ This is an introduction to R (“GNU S”), a language and environment for statistical computing and graphics. R is similar to the award-winning1 S system, which was developed at Bell Laboratories by John Chambers et al. It provides a wide variety of statistical and graphical techniques (linear and nonlinear modelling, statistical tests, time series analysis, classification, clu
統計処理ソフトウェアRについてのTips
最終更新： 2008年 8月 27日 (水曜日) 15時35分 このページでは，国際共同研究のオープンソースなプロジェクトで開発され，GNU GPLに従って公開，配布されている高機能な統計ソフトであるRについてのTipsを扱う。 News／更新情報 保管庫1（2004年1月まで） | 保管庫2（2004年2月から） 保管庫内の主なトピック：平方和(SS)｜「Rによる統計解析の基礎」（保管庫外だがサポート掲示板|正誤表）｜オッズ比 ｜1.6.0｜1.6.1｜1.6.2｜1.7.0｜1.7.1｜1.8.0 | 1.8.1｜1.9.0｜1.9.1｜2.0.0｜2.0.1｜2.1.0｜2.1.1｜2.2.0｜2.2.1｜2.3.0｜2.3.1｜2.4.0｜2.4.1｜2.5.0｜2.5.1｜2.6.0｜2.6.1｜2.6.2｜2.7.0 R News Vol.8/1公開（2008年6月5日） ●5
租界〈Ｒ〉の門前にて
◇宣伝！— 三中信宏『みなか先生といっしょに 統計学の王国を歩いてみよう：情報の海と推論の山を越える翼をアナタに！』 2015年6月5日刊行，羊土社，東京，191 pp., 本体価格2,300円, ISBN:978-4-7581-2058-6 → 目次｜版元ページ｜コンパニオンサイト ◇連載〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉 羊土社から発行されている雑誌『実験医学』2014年2月号から隔月連載された〈統計の落とし穴と蜘蛛の糸〉記事のオンライン版です． → オンライン連載トップページ 第1回 データ解析の第一歩は計算ではない（2014年2月号, pp. 442-447） 第2回 データの位置とばらつきを可視化しよう（2014年4月号, pp. 935-940） 第3回 データのふるまいをモデル化する（2014年6月号, pp. 1427-1433） 第4回 パラメトリック統計学への登り道〔1〕：ば
多変量解析概論 あるいは 高次元空間をしたたかに生き抜く処世訓
〒305-8604 茨城県つくば市観音台3-1-3 独立行政法人 農業環境技術研究所 地球環境部 生態システム研究グループ 環境統計ユニット 研究リーダー あるデータ点が複数の変量から成るとき，われわれは「多変量データ」（multivariate data）と呼ばれるものに遭遇する．たとえば，統計言語Ｒのパッケージに含まれているデータファイルのひとつに，植物学者 Edgar Anderson が集めた Iris属の形態データがある（ファイル名：「iris」）．その一部を下記に示そう：
OperaのXMLパーサってすごかったのね (2007-07-07)
OperaにXMLファイルを読ませるとベタテキストが出てくる。フィードだと「新規購読」というダイアログが出るけれども、画面に表示されるのは容赦ないベタテキストだ。IEやFirefoxにスタイル情報のないXMLを渡せばドキュメントツリーを表示してくれるのと対照的で、どうもOperaはXMLにやる気がないのかと勝手に思っていた。 だが、整形式でないXMLを投げた場合、Operaのエラー表示が圧倒的に見やすいことに最近気づいた。たとえば、以下のようなXMLをブラウザに表示させてみる: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <root> <hoge>あああ</hoge> <hoge>いいい <hoge>ううう</hoge> </root>
第1回 データ・クレンジングと名寄せ技術：ITpro
皆さんは，企業のシステムが提供している情報（データ）をどれくらい信用していますか。 例えば，社内の製品担当者に問い合わせをしたい場合，社内システムを使って，製品から担当者を割り出し，担当者名から電話番号を検索，その電話番号に電話をかけてみるでしょう。この場合，社内システムから得られる情報はおおむね信用できるでしょう。製品担当者の変更が更新されていないといったこともあるかもしれませんが，そのような場合は社内であれば引き継ぎ担当者を教えてもらうことで状況を理解できるので，まずは情報を信じて電話をかけてみるのではないでしょうか。 では，社外のお客様へ連絡するときはどうでしょうか。この場合は少し慎重になるでしょう。社内情報を検索するとき以上に各種システムから信用できる必要な情報を慎重に収集し，行動に移すはずです。私の友人のA君もそうでした。 使えないデータたち A君はある電気製品の販売を担当する営
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