Rのspdepのパッケージを使って、コンビニのドミナント出店戦略を定量化する - Analyze IT.
こんにちは、集計野郎マクガイバーです。 コンビニの出店戦略ではセブンイレブンのドミナント戦略が有名で公式ホームページにも記載してあるくらいです。 しかし、その実態に関してはどの程度そうであるのかといったような厳密な検証情報はなく、特定都市における出店数を比較したようなものや、単に四国にセブンイレブンが出店していないという情報を根拠にしたものが多数見られます。 関西ではローソンがドミナントしているのはいうまでもないし、特定の地域を抜き出して一般的な結論を持ち出すのは問題に思われます。 幸いなことに去年集めたものですが、データが手元にあるので、今日はこのドミナント出店戦略を数値化、可視化してみます。 （以後、ですます調ではなくなります。） ロウデータで見る各コンビニの出店戦略 ここでは、ロウデータを地図上にプロットして各コンビニチェーンの出店戦略がどのようになっているかを見てみる。 赤：セブン
アソシエーション分析可視化パッケージarulesViz - Analyze IT.
最近転職して、Rをメインで使用しています。（弊社のR使用率はなんと100％！） 今後も仕事を通じてRの普及と進歩に貢献していきたいと考えています。 今回の記事の更新はRAdventCalendar2012の一貫として更新しています。 ハッシュタグは#RAdventJPですので、こちらもぜひチェックしてみてください。 早くビールが飲みたいので、今日はアソシエーション分析の結果を可視化するパッケージのarulesVizの紹介をしてお茶を濁したいと思います。 アソシエーション分析とはなんぞやとかRでのアソシエーション分析の使い方については、Tokyo.R #22の発表資料が大変よくまとまっていてわかりやすいので、こちらをご覧になってください。これを読めばアソシエーション分析については基本を抑えることが出来ると思います。アソシエーション分析について知らない方はこの記事を読む前にこちらをご覧になって
協調フィルタリングについてまとめてみた。 - Analyze IT.
A Survey of Collaborative Filtering Techniques(Xiaoyuan Su and Taghi M. Khoshgoftaar, 2009,Advances in Artificial Intelligence) 仕事で協調フィルタリングについて調べる必要が出てきたのだが、あまりよい日本語の文献を見つけられなかったため（後にしましま先生の文献を見つけた）やむなく英語の論文を検索したところ、 上記のよいサーベイ論文を見つけた。というわけでこのサーベイ論文に書かれていることに自分なりに調べたことを加えて、自分用にまとめておく。 また、一部の人達の間ではとても有名なしましま先生の論文（ドラフト版）があるので、英語が苦手な人はそちらをご覧になるとよいと思われる。 協調フィルタリングは、一言で言えばユーザとアイテムのマトリックスを用いた顧客への商品のレコメン
Analyze IT.
この記事は R Advent Calendar 2014 の25日目の記事です。 ペンローズ・タイルって皆様ご存知でしょうか。 ペンローズ・タイル - Wikipedia 簡単にまとめると以下のような特徴を持つ不思議なタイルとその平面充填方法です。 非周期的であり、同じ充填方法が現れない。 kiteとdirtと呼ばれる二つの四角形から構成される。 それぞれの四角形は同じ形のロビンソンの三角形という二等辺三角形を2つ組み合わせたもので出来ている。 三角形の長辺との長さは黄金比になっている。 再帰的に分割することができ、フラクタル図形の一種と言える。 このペンローズタイルと同じ性質を持つ図形はイスラム建築の模様や、電動シェーバーの網刃、準結晶等様々なところに見られます。 とっても不思議な図形ですね。まとまった解説記事がないのが残念です。 ということで、このペンローズタイルをRで描いてみました。
究極のデータサイエンティストVS至高のデータサイエンティスト - Analyze IT.
ネットで面白いコピペを発見したので貼り付けておきますね。 山岡「こちらが我々の考える究極のデータサイエンティストです。」 京極「なんやて、経済学部出身やないか！ITに統計学、業務、この中で先の二つの技術的素養が必要なデータサイエンティストには理系出身者が定石やで山岡はん。」 山岡「確かに、数学のスキルが要求されるデータサイエンティストには普通の文系出身者は厳しい。しかし、彼の学部時代の専攻は計量経済学。実務では高度なアルゴリズムやビックデータの解析基盤の構築のスキルなんか本当は必要ない、経済学の手法が求められているんだ。」 京極「なんやてっ！」 山岡「ビッグデータといっても、小売りの場合大きくて１千万件程度、普通のRDBMSで処理可能だし、非構造化データなんて必要ない。アルゴリズムもSPSSやRなんかのツールに入力して結果を解釈できれば十分なんだ。一方で、政府の統計を駆使して地域の需要を推
フォローしておきたい！分析能力高いイケてるデータサイエンティスト系男子をまとめてみた - Analyze IT.
追記 4月26日：まだ数名、記事の協力を依頼している方もいらっしゃいますが、ちょっと見切り発車的に記事を書いています。今後もう少しメンバーを追加する予定ですが、「俺イケてるけど、入ってねーよ」という方、自薦他薦問わないので、募集中です。ブログのコメント欄にご連絡ください。 4月27日追記：9.上村 崇さん、10.hamadakoichiさんを追加しました。 5月7日追記：11.中川 斉さん、12.秋葉 大輔さん、13.sfchaosさんを追加しました。 5月8日追記：14.松本 建さんを追加しました。 5月14日追記:15.浅野 弘輔さんを追加しました。 数ヶ月前に「フォローしておきたい！情報感度高いWeb系男子」「フォローしておきたい！情報感度高いイケてるWebおじさん・オッサンをまとめてみた」というエントリーが爆発的に流行ってました。 とはいえ今、流行している職種といえば、高度な統計的
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