機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
高度な統計手法が実務に効果的とは限らない。 最後に物を言うのは、腹の括り方
データ分析だからといってデータとにらみ合っていても、実務で役立つ分析には結びつかない。それが データ＆ストーリー LLC代表の柏木吉基さんの持論です。 この考え方はどのような経験から生まれたのでしょうか。 日産での経験が今のスキルにつながっている一口にデータ分析といってもいろんなレベルがあります。 統計学を使ったデータサイエンティストのような専門家レベルもあれば、Excelや思考法を活用した日常業務で使えるレベルもある。私はどちらかといえば後者を鍛えられて、そのスキルを伸ばした延長に今があると思っています。 数字はもともと好きです。大学では理工学部に在籍し携帯電話の電波に関する論文を書いて卒業しました。もちろん大学の実験では多くのデータを扱います。しかし、これらのデータはあくまで実験の記録用として用いるに過ぎませんでした。データはビジネスでも威力を発揮する、と教えてもらったのはアメリカでM
Javaではてなブックマークのデータ解析入門（ブックマークデータの収集編） - ゆとりずむ
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