![箱ひげ図とバイオリンプロットの印象の違い - 広告/統計/アニメ/映画 等に関するブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ba683da80dfcec3ca1d41fbf1e6ac718889a03dc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2Fyyhhyy%2F20160820%2F20160820201652.png)
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
統計解析用のプログラミング言語であるR言語について、基本的な使い方を見ていきます。
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
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