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...
2014.12.30 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...
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...
2014.11.11 08:43
【企画部のためのシステム講座】クラウドとオンプレミスは、果たして何が違うのか？
「クラウド」は「オンプレ」に比べて、何が優れているのか？ 近年、クラウドという言葉が良く使われています。実際、読者の皆さんも、新聞やニュースなどで、その言葉を目にしない日は無いと思います。しかし、「クラウドが登場する前」と「クラウドが登場...
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...
2015.01.28 08:59
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...
2015.06.17 14:58
「データレイク」のコンセプトを理解しよう｜Treasure Data（トレジャーデータ）は、まさにデータレイクだ
データレイクは登場したばかり。既存のサービスと比べて理解を深めよう！ こんにちは、技術チームの岩谷です。前回、データレイクについての記事を執筆させていただきましたところ、何人かの方々から「それならデータレイクはトレジャーデータのソリューシ...
2015.08.03 08:30
インターフェースとは？～継承とは役割が違う～｜オブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいしよう（３）
「インターフェース」を理解する上で「継承」の事は忘れてください こんにちは。技術チームの岩谷です。前々回、前回とオブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいする連載を書かせていただいています。今回は第三回として、前回の継承機能と並ん...
2020.12.11 08:21
pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（前編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の11日目の記事です。昨日は、非エンジニアの Kaggler がエンジニア指南を受けて気づいた、たった1つのことでした。 Technology div. の緒方です。 本記事では、 ...
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