2015.02.02 09:03
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...
2014.07.30 09:08
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：①単回帰分析【外部寄稿】
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日からRの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析...
2014.08.06 09:03
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：②重回帰分析【外部寄稿】
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日は、Rの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析...
2014.12.16 09:04
Python+Anaconda+Eclipseを導入/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第1回
統計モデル構築のためにPython+Anaconda+Eclipseを選択 これまで何度かご紹介してきたとおり、ギックスではR言語を利用して統計モデルを作成するケースが多いです。Rはオープンソースなのでフリーで活用できますし、カバーしてい...
2014.12.26 08:45
第2回 マーケットバスケット分析の評価指標｜POSデータでマーケットバスケット分析の実践 with R
POSデータでマーケットバスケット分析をした結果を公開していきます 本連載では、4回にわたり、ある書店の実際のPOSデータをもとに、マーケットバスケット分析の事例をRで実装しながら紹介します。マーケットバスケット分析について紹介した本やW...
2015.01.02 09:02
第4回 分析結果と考えられる「打ち手」｜POSデータでマーケットバスケット分析の実践 with R
POSデータでマーケットバスケット分析をした結果を公開していきます 本連載では、4回にわたり、ある書店の実際のPOSデータをもとに、マーケットバスケット分析の事例をRで実装しながら紹介します。マーケットバスケット分析について紹介した本やW...
2014.12.30 08:59
Python vs R 実装方法の違い（ロジスティック回帰）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第3回
Python+Anaconda+Eclipseでロジスティック回帰プログラムを実行 前回の記事では、統計モデルを構築する上ために必要となるプログラム実行環境の構築手順を説明しました。今回は、実際にロジスティック回帰のプログラムを実行します...
2015.01.06 09:06
Python vs R 実行速度比較（ロジスティック回帰分析）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第4回
200万件データのロジスティック回帰モデルでPythonはRより4倍早かった 前回の記事では、Pythonからロジスティック回帰のプログラムを実行しました。最終回である今回は、PythonとRで同じデータを使って同じ統計モデルを実行し、処...
2015.02.16 08:59
大差なときに打つ打者（概要）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau 第5回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2015.03.04 08:49
計算フィールドの利用｜プロ野球データでクロス集計with Tableau 第8回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
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