各業界でのデータサイエンスの活用について調べてみた（随時追加） – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 仕事で、いろんな会社でデータサイエンスってどう使われているのですか？と聞かれることがあり、自分としてはなんとなくしか掴めていないな、知ったかぶりしたくないなと思うところがあったので、やや手厚くリサーチをしてみようと思いました。 2022/3/6の段階では11つの市場しかないですが、最終的には30市場を目指します。 【2021/11/27追記】 公開したところ、それなりにこの記事に関心を持ってくださった方が多かったようなので、少しずつ事例を埋めていこうと思います。 業界
R Advent Calendar 2018 一発屋芸人の検索トレンドの分析 | かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに 昨年のR Advent Calendarはポケモンのデータをrvestでスクレイピングして、レアポケモンがどのような種族値における特徴があるのかを探ったり、経験値が必要な割に種族値が低い「コスパの悪いポケモン」などを見つけました。 今年のR Advent Calendarでは、年末年始といえば一発屋芸人のテレビなどでの露出が多くなることから、一発屋芸人の検索トレンドのデータを手に入れて分析してみたいと思います。 分析工程 ・データの収集 ・データの整形 ・可
Bayesian Statistics and Marketingの5章 – 家計の異質性を考慮した階層ベイズモデル – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト はじめに ゴールデンウィークで実家に持ち込む本としてチョイスしたのが、2005年出版の「Bayesian Statistics and Marketing」です。大学院のときに購入して、ちょっとしか読んでませんでした。 この本は、字面の通りマーケティング関連の分析に関してベイズ統計を使ってアプローチするというもので、この書籍のために作られた、Rのbayesmというパッケージの紹介もあり、理論だけでなくRで実践することもできます。1章から7章までの全ての分析事例に対して
Bayesian Statistics and Marketing – 混合ガウス×階層モデルのマーガリン購買データへの適用 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 前回の分析では、価格への反応係数の事前分布が正規分布を仮定したモデルを用いていましたが、事後分布から多峰性が観察されました。そこで今回は、各個人の価格への反応係数の事前分布が混合ガウス分布に従うとした場合の事例を扱いたいと思います。 データのおさらい データ自体は前回のブログと同じですが、先日のTokyo.Rで松浦さんがオススメしていたGGallyパッケージのggpairs関数を用いて、今回扱うデータを可視化してみます。 まず、購買したマーガリンのブランド選択(6ブラ
階層ベイズモデルの直帰率分析への適用 with rstan – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 松浦さんの『StanとRでベイズ統計モデリング』の8章の階層ベイズがすごくわかりやすいなぁと思いつつも、自分の持っているデータで試していなかったので、これを機に実践してみようと思います。 やや変数を追加しているくらいで大した変更点はありませんが、題材としては当ブログのアクセスログにおける直帰率に関するデータで、どのような要素が直帰率に影響を与えるのかを分析します。 目次 ・モデル概要 ・前処理 ・推定 ・結果（非階層モデルとの比較） ・参考文献 モデル概要 モデルは8
ベイジアンネットワークをRのbnlearnパッケージで推定して予測してみる – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト ベイジアンネットワークの知見が無かったので、調べた情報をまとめています。一応、載せているスクリプトでRを用いて予測するということができます。 【目次】 ・ベイジアンネットワークとは ・ベイジアンネットワークの用途 ・ベイジアンネットワークの推定のステップ ・Rでの実行例 ・おまけ：Webサービスへの応用例 ・参考文献 ベイジアンネットワークとは ・複数の確率変数の間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し、個々の変数の間の定量的な関係を条件付確率で表した確率モデル。
XGBoostのパラメータチューニング実践 with Python – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 以前の投稿で紹介したXGBoostのパラメータチューニング方法ですが、実際のデータセットに対して実行するためのプログラムを実践してみようと思います。プログラム自体はAnalytics_Vidhya/Articles/Parameter_Tuning_XGBoost_with_Example/XGBoost models.ipynbに載っているのですが、データセットがついていません。そこで、前回の投稿(不均衡なデータの分類問題について with Python)で赤ワイン
GensimのHDP(Hierarchical Dirichlet Process)をクラシック音楽情報に対して試してみる – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト HDP(Hierarchical Dirichlet Process)いわゆる階層ディリクレ過程を実行できるモデルがPythonのGensimライブラリにあるという情報から、あまり実行例も見当たらないので、チャレンジしてみました。 HDP(Hierarchical Dirichlet Process) HDP(Hierarchical Dirichlet Process)は文書集合全体のトピック数と文書ごとのトピック数の推定を行うことができる手法で、中華料理店フランチ
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