機械学習、どこから手を付ける？ ～初期コストゼロで試せるBigInsightsで、Hadoop＆Sparkのエコシステムをフル活用～ - はてなニュース
「大規模データ分析や機械学習を始めてみたい」と考えているチームは多いはずだ。情報システムや業務の現場が生み出すビッグデータを最新手法で分析することで、データに潜んでいた価値を発掘でき、それを新たなビジネス価値に結び付けられるとの期待が高まっているからだ。そこで出てくる問いは「いったいどこから始めたらいいのだろうか？」。 （※この記事は、日本アイ・ビー・エム株式会社提供によるPR記事です） 大量データ分析で名前が挙がるソフトウェアといえば、Apache HadoopとApache Sparkだ。そのエコシステムは高度で充実している。だからこそ「どこから手を付けるのか」に悩む人も多い。「Hadoop/Sparkのディストリビューションを利用できるIBM BigInsights試用版や、クラウドサービスBluemixを使えば、明日からでもHadoop/Sparkによるデータ分析や機械学習に取り組
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
第1回 機械学習を実践する前の基礎知識 | gihyo.jp
みなさん、次のようなことができたらいいと思ったことはありませんか？ 「顧客ごとに、適したタイミングと内容で、DMを送信できたら……」 「CGM系サイトへの誹謗中傷なんかのスパム投稿を自動識別できたら……」 「サーバの負荷が高まるタイミングを事前に予測できたら……」 一見するとこれらは実現していることがまったく異なりますが、じつはある共通点があります。それは「データを分析し、その結果を活用している」という点です。 Data is Kingの考えから得られるメリット かつてAmazonに在籍していたRonny Kohaviは「Data is King at Amazon」と言い、データの重要性を説きました。事実、Amazonはユーザの購買履歴から商品のレコメンデーションを行い、ユーザのサイト内の遷移履歴やクリック率からサイト構造の改善を行うなど、データを徹底的に活用していることで知られています
そのデータ、言うほど強く「相関」してますか？ CORREL関数と分析ツールで相関係数を求める
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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