追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが(笑)、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析&データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析(特に線形重回帰分析) 独立性の検定(カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定) 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析(バスケット分析・相関ルール抽出) 計量時系列分析 おわりに おまけ1:「素性ベクトル+分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2:グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
マキタスポーツがこれまでにヒットしてきた楽曲の要素を研究。 「売れる要素を一曲にすれば過去にない大ヒット曲になるんじゃないか」 と一曲にしてみた「十年目のプロポーズ」。 サビ(カノン進行) 転調(ドラマティックマイナー) Aメロ(ラッパー) Aダッシュメロ(別キャララッパー) Bメロ(1音下げるクリシェ) サビ(カノン進行) ブレイク(「ラララ」等を大合唱) Cメロ(ドラマティックマイナー) サビ(カノン進行) Aメロ(余韻を残しつつ終了)最近、スチャダラと一緒にやったセルフカバー。 「十年目のプロポーズ」は確かにJ-POPのよさげな部分を継ぎはぎして組み合わせた楽曲で、それっぽい雰囲気と実体験にのっとった歌詞でそこそこスマッシュヒットはしたものの結局大ヒットまでは至らなかった。 売れるモノ、売れたものには共通解があるのかも知れない。 これさえやれば大丈夫。 でもその方程式にハマった曲だか
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