Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
石井准教授の作成した「統計解析ソフトRのスクリプト集」をオンラインで公開します。名古屋大学教育学部の「心理・教育の統計学」の授業で実際に使用されている教材です。学習・研究にご活用下さい。 2016.4.5 Ver. 4.0βを公開しました。棒グラフオプション、オメガ係数、効果量、標本サイズの推定などの記述が加わりました。 2015.3.18 Ver. 3.0βを公開しました。記述統計量の算出の部分を統一的にしたのと、データ例を書籍にあわせて変えています。 2014.11.4 Ver. 2.2βを公開しました。 統計解析ソフトＲのスクリプト集 (PDF) 下記のサイトでは、シラバスと講義資料が公開されています。あわせてご活用下さい。 「心理・教育の統計学」（名大の授業） 講義資料 (PDF) ーーー はじめに 石井秀宗 この冊子は，心理学や教育学の研究でよく用いられる統計手法に関して，統計解
データマイニングの各手法の理論的な話やそれを実行するためのツールの情報はあふれているが、これらを知っているだけでは実務で有効に活用することは難しい。 ビジネスで成果をあげるためのデータマイニングを実行するためには、ビジネスインパクトや課題の種類に応じて手法を使い分ける必要がある。 本書は、ビジネスにおけるデータマイニング活用を以下の三つの軸で整理し、Rを使ってこれらを解説したものである。１．解決すべきビジネス課題を見つける ２．何をすべきかの意思決定を支援する ３．アクションを自動化するためのロジックを作る。 第1章 序論 1.1 戦略的データマイニング 1.2 戦略的データマイニングの流れ 第2章 データ加工 2.1 データ加工とは 2.2 条件にあったデータを抽出する 2.3 データを並び替える 2.4 複数のデータを結合する 2.5 ピボットテーブルのような操作を行う 2.6 複雑な
リアルな8つの事例ごとに、ビジネス上のさまざまな問題を解決に導くまでの分析ストーリーを、実績ある企業の分析実務者2人が解説。各事例のログデータとフリーソフトのスクリプトを使って実際に自分で分析の追体験をすることが可能です。 現在、ビッグデータには大きな注目が集まっています。 可能性を秘めたビックデータを実際のビジネスで役立てるには ★データと現実の問題をしっかり結びつけて解釈する ★データを多様な分析実務で使えるように保存する ★データを分析手法にあわせて加工する ★目的にあった適切な分析手法を選択・実行する などのトータルなスキルが必要となります。 本書は、データ分析業務を行なっている著者が実際に現場で育ててきた、 意味のある結果を導くデータサイエンスのノウハウを ８つのケーススタディを通して解説しています。 各ケースのサンプルデータ、スクリプトは 弊社Webサイトからダウンロードするこ
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます これまでの連載の中でデータ分析における注意点や可視化方法などを説明してきました。いよいよ心構えはできたということで、実際のデータを分析していきましょう、と言いたいところですが、まずはデータを分析する環境を整える必要があります。そこで、今回は近年非常によく活用されるようになったオープンソースのツール「R」の使い方を解説していきます。 Rをダウンロードする まずはこちらからご自身のPC環境にあったRをダウンロードしましょう。Rはフリーのソフトウェアなので、特に費用はかかりません。原稿執筆時点（4月）では3.1.0が最新のバージョンになっています。その際、CRANのミラーサイトの選択をする必要があります。日本ではミラーサイトが複数あり、Hyo
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