野球好きが統計学を覚える為の学習フローを作ってみました - Lean Baseball
こんにちは.野球(とグルメ)の人です.*1 ビックデータや統計学が相変わらずアツい話題になっている中,野球好きとデータ好きをうならせるこんな本が出版されました. [プロ野球でわかる! ]はじめての統計学 作者: 株式会社DELTA,佐藤文彦,student,岡田友輔出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/03/14メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る この本,早速読ませてもらってとても良い！感銘を受けた！！という感じなのですが, そもそも世の中に野球統計学(セイバーメトリクス)の本が増えてきた (野球好きでも)初心者がいきなり読んだら辛い本もあるぞ！ ？？？「ワイも野球データを集めて分析したいンゴ」 …などなど,クエスチョンやテーマができたので, 今まで学んだ・実践した野球統計学の学び方・本・データを整理するのにいい機会だ！ …ということで, レベル別の本
matplotlibで等高線やら何やらのプロット - たこ焼き食べた.net
今回は等高線や、疑似カラープロット(？)に挑戦です。 今までと違い、x, yのデータの他にz方向のデータを持っています。 以前のお話はこちら matplotlibでグラフを書く - たこ焼き食べた.net 疑似カラープロット(？) 行列の作り方 これは以下の等高線などでも使う知識なので重要です。 今回挑戦するx, y, zの3軸の情報を持つグラフは、今までと若干行列の与え方が異なります。 例えば、5*5の行列をプロットするとすると以下の行列が必要となります。 このように、x, y, zがそれぞれ、5*5の情報を持つ必要があります。 通常、x, y, zは x = arange(5) y = arange(5) Z = array([[24, 32, 12, 16, 21], [23, 24, 25, 26, 27], [43, 36, 32, 26, 25], [30, 32, 25, 2
Kaggle事始め - Qiita
はじめに データ解析の情強な方なら、Kaggle はご存じだと思います。データ解析のSkillを競うCompetitionサイトで、与えられたテーマ(Dataset)に対して、世界中のデータ解析有識者が様々なデータ解析手法を駆使してより高い正答率(Score)を競い合う場所です。 が、Kaggleそのものは知っていても、どうやればKaggleに実際に参加できてランキングに加われるのかは知らない、と言う方は多いと思います。この記事では、とりあえずKaggleの何らかのCompetitionに参加して、解析結果をSubmitして、(その時点の)順位/Scoreを確認するまでの操作手順/流れをチラ裏したいと思います。 KaggleのWeb pageは色々な情報/Linkが詰まっているので、ぱっと見取っ付きにくいかもしれませんが、ポイントをつかめば参加してScoreを付けて貰う所まではとても簡単で
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
Academic Ball Park
2010年シーズンの最終的なランキング等をまとめておきます。CS・日本シリーズの検証や、来季の展望などに役立てば、幸いかと。 セ・リーグ 打者ランキング （OPS RC RC27 RCAA・RCWIN IsoP IsoD） 投手ランキング （WHIP DIPS RSAA・RSWIN） パ・リーグ 打者ランキング （OPS RC RC27 RCAA・RCWIN IsoP IsoD） 投手ランキング （WHIP DIPS RSAA・RSWIN） 打線分析（SH L M Fs Bｓ E） （D T G YS C YB） 投手分析（SH L M Fs Bｓ E） （D T G YS C YB） 2010年ゴールデングラブ受賞者から守備評価についての考察
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のトレジャーデータ - 散らばった顧客データをひとつにまとめる。 - Treasure Data
散らばった顧客データをひとつにまとめる あらゆるビジネスの中心に一貫性のある顧客体験を トレジャーデータのCustomer Data Cloudは、マーケティング、カスタマーサポート、営業活動から業務部門にいたる企業内の各部門の連携を実現します。
RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた
こんばんは、ゆるふわの対極であるところのガチムチ角刈り系のberoberoです。 この記事はR Advent Calendar 2013の26日目の記事になります。 12/22(日)にBUGS/Stan勉強会#2がドリコム株式会社にて催されました。そこで2つ発表をしました。そのうちの1つ「『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた」に関する詳細＆補足＆苦労話をここで書きたいと思います。RStanというパッケージでRからStanというMCMCサンプリングソフトを使っています。 最初に発表内容のスライドは以下になります。ざっと見るにはこれで十分です。 『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた from berobero11 以降ではスライドごとに簡単に補足していきます。 まずは元となった書籍の紹介です。時系列解析の第一人者による分か
数字が見えると経営が見える～Freeeを導入し経理が劇的に改善～ | 経理通信
これを読んで下さってる社長の皆さんの中には、社長業の傍ら経理も兼務されている方も多いのではないでしょうか？ クラウド型会計ソフトfreeeを活用して経理が劇的に良くなったということで、本日は株式会社イノベーター 代表取締役の金井亮太（かないりょうた）社長にお話を伺ってきました！ ―金井社長はfreeeを導入したことで経理が劇的に良くなったとのことですが、何が一番変わりましたか？ 会社の数字がくっきりと見えて本当によく分かるようになりました！freeeを導入して、自分は会社のこと十分理解しているようで、実は全く理解していなかったって痛感しましたね……。 ―失礼ですが、社長であれば自分の会社の数字ぐらい把握しているのではないのですか？ 売上は把握していますけど、他は何となくで「今月の経費は大体これぐらいで、前月より使いすぎたかな」って程度だったんです。私もそうなのですが、社長って行き当たりばっ
力ずくで確率を算出するモンテカルロ法の魔力｜ささびず 中小企業診断士 佐々木孝のビジネスサイト
学生時代、確率の授業でこんな問題がよくありました。 ２つのサイコロの目の組み合わせが 6 × 6 で36通り、その中で合計が3となるのは1と2、2と1の2通りなので、求める確率は 2/36 = 1/18 となります。 この程度の問題ならすぐに解けますが、少し条件が複雑になるとなかなか歯が立ちません。また、問題が解けたとしても解答に自信を持てないのが確率独特の難しさです。この問題でも、サイコロの数が5つ、出た目の合計が18となったらお手上げという人がほとんどでしょう。もちろん、書いた本人も解けません。 確率の問題は、単純な理屈を積み重ねて解く場合でも、起こり得る組み合わせがたくさんあり過ぎてただただややこしくなることがあります。その結果、理論はわかっていても、問題がうまく解けないことが起こります。 そんな困った状況に役立つのが、今回紹介するモンテカルロ法です。 コンピューターの活用でモンテカ
企画書や提案書にあと一押し！説得力が増す統計・市場調査レポート17選 | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは。ディレクターのエリカです。 企画書に一番必要なのは説得力ですが、自分が肌身を持って感じていることを文章で説明するのはとても難しいものです。そんなときに役立つのは、各種機関の調査レポート。企画書に「○○○統計調査レポート」なんて書かれたグラフが入っていたら、すごく説得力が増す気がしませんか？ 調査レポートを公開している各種機関のリンクをまとめましたので、企画書にあと一押し欲しい！とお悩みの方はぜひ役立ててください。 ※注意事項 基本的には無料で読めるものを集めましたが、詳細は有料の場合もあります。 また、引用についてのルールは各レポートの利用規約に準じてください！ 【こちらもおすすめ】 説得力が増す統計調査レポート17選 調査機関のレポート まずは、専門の調査機関のレポートです。 WEBマーケティング研究会 http://www.webdbm.jp ウェブ関係のレポートを公開して
昔の食事 ～先史から明治まで～ : 哲学ニュースnwk
2014年01月03日22:00 昔の食事 ～先史から明治まで～ Tweet 中世ヨーロッパのドロドロとした閉塞感みたいなのいいよね http://blog.livedoor.jp/nwknews/archives/4297103.html 8：もぐもぐ名無しさん：2013/08/16(金) 15:14:25.33 薪や油だってタダじゃねーどころか高いしな まぁ夏の農家なんかは芋やカボチャが多かったのかも 9：もぐもぐ名無しさん：2013/08/16(金) 18:46:37.24 農家は麦飯がデフォだったんだが、今みたいな押し麦じゃなくて丸麦だったんで 炊くには前の晩から水に浸けとかなきゃならなかった。 農家で麦がデフォだったのは、米は年貢にとられるが 裏作や空いた土地でつくった麦はまるまる自家消費できたから。 逆に町の職人や商家では、麦その他のかて飯を炊くのにかかる手間をかんがえると そ
無料で手に入る実力→近代デジタルライブラリーから迎えた１００の辞書たちを紹介します
翻訳家の世界では「辞書は金で買える実力」という。 今回は無料かつ合法的に手に入る実力＝辞書の話を。 国立国会図書館が所蔵する明治･大正･昭和前期の資料を公開している近代デジタルライブラリー（http://kindai.ndl.go.jp）には、当然ながら、この時期に出版された多くの辞典・事典が含まれる。 半世紀以上も前につくられた辞書なんて使い物にならない、と最初から切って捨てる人もいるかもしれない。 しかし大部の辞典・事典を出版するという企画は、そもそも簡単に実行できることではない。実行したとしても完成にこぎつけるには長い時間がかかる（広辞苑程度の１冊ものの辞書ですら１０年近くかかるのだ）。長い年月と膨大なマンパワーを投じれば、当然値段も高くなる。買い手は限られる。その辞書が前人未到のものであればあるだけ、それを過去のものにする辞書はなかなか（ほとんどの場合ずっと）現れないのだ。 つまり
Open DATA METI | 経済産業省のオープンデータカタログサイト
本サイトは経済産業省がオープンデータを実践するために設置した試験サイト（β版）です。本サイトは、データ活用に関心がある企業、NPO、個人等の方々から色々な意見をいただくことで、少しでも使い勝手の良いサイトにしていくとともに、個人情報等に配慮した上で、経済省のみならず政府全体におけるオープンデータ推進の検討に活用させていただくことも考えております。そのため、本サイトでは、ユーザーの方々から様々な意見や要望をいただき、対して様々な意見や要望をいただく仕組みの一つとして、「DATA METI活用パートナーズ」を設置しております。この「DATA METI活用パートナーズ」の概要と申込についてはこのページのとおりとなりますので、御関心のある方は是非ご覧下さい。 なお、いただいたコメントを踏まえ、柔軟な修正を逐次していくことを考えております。そのため、利用規約も含め、予告無く本サイトは変更される可能性
売上にもっとも影響を与えているのは接客、立地、品揃え？ 重回帰分析で改善の優先順位を決める
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
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