Rでの決定木の実装｜プロ野球データで決定木(Decision Tree)　with R 第3回

プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第3回目の今回は、実践編として、Rを用いた決定木の実装について説明しています。 Rでの決定木の...

決定木のCARTアルゴリズム｜プロ野球データで決定木(Decision Tree)　with R 第2回

プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第2回目の今回は、理論編として、決定木とは何かと、決定木の代表的なアルゴリズムであるCARTアル...

問題意識と決定木の見方｜プロ野球データで決定木(Decision Tree)　with R 第1回

はじめに 本連載は、連載シリーズ「プロ野球データでクロス集計 with Tableau」および、「プロ野球データでロジスティック回帰の実践 with R」の続編になります。 「データで楽しむプロ野球」さんにある、2014年のプロ野球の全打...

第4回 　STEP1 データ収集｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

Translatorメダル追加。人はインセンティブでコントロールされる。/ Ingress（イングレス）を考える｜ニュースななめ斬りbyギックス

 メダルによって、行動をコントロールする Googleの提供するMMMMORPG（大規模多人数同時参加型オンラインRPG）、Ingressに「メダル：Translator」が追加されました。 Ingressについての考察は、関連記事...

急成長企業はなぜ体育会系なのか｜馬場正博の「ご隠居の視点」【寄稿】

失敗を許さない日本企業は金太郎飴社員の育成があっている 会社は従業員との自由で活発なコミュニケーションを行い、規則やノルマより創造性や積極性が優先される。意味もない残業や上司への奉仕は必要がなく、必要な能力の育成に会社は積極的に援助をして...

第3回・フラットファイル(固定長フォーマット)｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

まずはじめはフラットフォーマットから 本連載の第1回はデータフォーマットの変遷を考える上で取り上げるデータの概要を説明しました。また第2回(前回)は、テキストデータ処理を考える上で必要となる「データを処理する際の共通的な取り決め」について...

第3回 　Power BIのコンポーネント｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

第2回 　分析ツール群（AktblitzII / AWS Redshift / Tableau / R / Power BI)｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

分析結果｜プロ野球データでロジスティック回帰の実践 with R 第2回

プロ野球データでロジスティック回帰分析を行った結果を公開します 本稿では、プロ野球の打席データで、実際にロジスティック回帰分析を行った事例を紹介します。具体的には、その打席が「安打」か「凡打」かの確率が、ボールカウント、ストライクカウント...