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R

「R」で「 Webスクレイピング」や「テキストマイニング」をやりたいあなたへの実践ガイドはこちらです

質の高いデータがほしいけど、予算も時間も限られている。データは収集するだけでなく、分析して、再現可能な結果を導き、レポートにまとめたいといった悩みをもつ方も多いのではないでしょうか。Webからデータを収集(クローリング)して、必要な情報を抽出(スクレイピング)すれば、予算は少なく抑えられます。また、統計解析のフリーソフト「R」を使ってプログラミングをすることで、収集や抽出を「自動化」し、その後のデータ分析や、レポートの作成も非常に便利に行うことができます。そこで本記事では、Rを使ったデータの自動収集を基礎からシッカリ学べる良書をご紹介します
Python

「Python」で「クローリング」や「スクレイピング」の実践的な開発をしたいあなたはこちらをどうぞ

「Python」は学びやすくライブラリが豊富なプログラミング言語です。Pythonを使えば、興味あるWebサイトを自動的にを収集し、必要な部分を抽出する「クローリング」や「スクレイピング」の実行も、手軽にサクッと実現できてしまいます。Pythonやクローリング&スクレイピングについて初学者のあなたも、それぞれ基礎から学べ、システム運用までの全体像をサクッとシッカリ系統立てて学べるとうれしいですよね。そこで、クローリングの具体例も豊富で、クローラーの定期実行、高速化や非同期化、そしてクラウドの活用など実用面で重要な知識まで幅広く学べる、手元にあって損のないおすすめ本をご紹介しています
Python

「テキストマイニング」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「テキストマイニング」とは、テキスト(文書)を分析して、新しい知見を発掘する(マイニング)技術のことです。テキストマイニングは、学術やビジネスなど、さまざまなところで応用可能です。テキストマイニングについて理解したい、仕組みを学びたい、サクッとできるようになりたいあなたのために、テキストマイニングがわかる・できるための良書、10冊をご紹介します
R

「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「因子分析」はデータの背後にある隠れた要因を見いだしたいときに活躍する方法です。ビジネスでも活用されていて、例えばマーケティングでは、因子分析を使って、顧客が気づいていない潜在ニーズを見い出すことで、購買行動に結びつけることができます。因子分析とは?という方から、因子分析の例ってどんなのがあるの?因子分析をエクセルでやるにはどうするの?など、「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します
おすすめ

「多変量解析」を独学したいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、わたしたちにとって分かりやすい情報を抽出するための分析手法です。多変量解析は、学術分野だけでなく、ビジネスの世界でも役に立ちます。売上予測や在庫管理に役立ちますし、有望な投資先を絞り込むといったことにも役立てることができます。多変量解析を学びたいあなたのための、わかりやすいおすすめ本、12冊はこちらです
R

「多変量解析」でよく使われる、7つの「ソフトウェア」をまとめました(「フリーソフト」もどうぞ)

「多変量解析」は、複雑なデータの中から分かりやすい知識をあぶりだす方法です。 多変量解析をサクッと実行するには、「ソフトウェア」を使うのが早道です。 ただし各ソフトウェアには、得意な解析方法やよく使われる分野があります。 それらを把握していくつか選択肢をもっておくと、役に立つのではないでしょうか。 今回は、多変量解析を実行するための7つのソフトウェアをまとめました。フリーソフトもあります♪
エクセル

「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、9冊はこちらです

「多変量解析」とは、多くの変数で表現されたデータからわかりやすい知識をあぶりだす方法の1つです。複雑なデータに多変量解析を行うことで、ビジネスの優位性となるような価値を生み出せます。多変量解析を勉強したいあなた、ビジネスに応用したいあなた、エクセルでの実行方法を知りたいあなたのために、多変量解析の理論やエクセルでのやり方、具体例やビジネス応用などわかりやすくサクッと学べる良書、9冊をまとめました
おすすめ

「チャットボット」とは?全体像からビジネス応用までサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【チャットボット AIとロボットの進化が変革する未来】

「チャットボット」とは、会話プログラムに「人工知能 (AI) 」の機能を加えたものです。今後さまざまな発展が考えられ、ビジネスチャンスも広がってきています。チャットボットの導入事例やサービス・アプリ、関係する企業の動きなど知っておきたいですよね。そこでチャットボットとは?という初学者の方から、現状を知りたいあなた、ビジネス応用したいあなたが、チャットボットの全体像をサクッと理解できるおすすめ本をご紹介します。
おすすめ

「自然言語処理」を学びたい人におすすめの良書、10冊はこちらです

「自然言語処理」とは、コンピュータが言語を扱うようにするための技術の総称です。深層学習(ディープラーニング)の利用によって近年盛り上がっていて、ビジネスへの応用を考えている方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、自然言語処理を基礎を理解したいあなた、言語の分析方法を身につけたいあなた、ビジネス応用を実現したいあなたのために、自然言語処理とは?といった初学者向けのものから、様々な方法を網羅的に学べるもの、深層学習(ディープラーニング)を用いた自然言語処理の解説書など、自然言語処理を学ぶための良書、9冊+α ををご紹介します。
おすすめ

「深層学習(ディープラーニング)」など機械学習の応用にも役立つ「計算論的神経科学」をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ニューロダイナミクス】

「ニューロダイナミクス」は、脳神経のニューロンネットワークのダイナミクスについての学問です。近年盛り上がっている深層学習(ディープラーニング)も、ニューロダイナミクスの一部として捉えることが可能です。認知科学、ロボティクス、生命科学など神経科学に関係する分野のあなたがシッカリと学べるだけでなく、数学や機械学習分野から深層学習を学んだあなたもニューラルネットワークについて幅広く学べる良書はこちらです
おすすめ

「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】

「機械学習」では「最適化」は必須の概念です。基礎となる概念や数学から、最適化の方法、機械学習での最適化の使い方など、考え方・定式化・アルゴリズム・具体例・数値例などスッキリ体系的に理解したいですよね。機械学習を勉強している、ビジネスに活かしたい、最新論文を素早く理解したいあなた、機械学習力を底上げしてくれるこちらはいかがでしょうか
データ分析

「多変量解析」とは?多変量解析に入門したいあなたが最初に読んでおくとよい、おすすめ本はこちらです【多変量解析のはなし】

「多変量解析」とは、ヒトが一見して分からないような、複雑な現象の本質を浮かび上がらせてくれる手法群のことです。多変量解析を行うには、相関などの基本的な考え方とそれぞれの手法の長所短所を理解して使うことが重要です。多変量解析をやってみたいけどどう学んだらいいか迷っているあなた、一度学んだけど挫折したことのあるあなた、数式を使わずに理解できる、初学者でもわかりやすいおすすめ本がこちらになります
クラスタリング

階層的クラスター分析の「ウォード法(Ward法)」とは?そのクラスタリング・アルゴリズムなど分かりやすくまとめました

大量のデータを類似したものにグループ分けしたいときには、「クラスター分析」が役に立ちます。基本的なクラスター分析の1つに「階層的クラスタリング」がありますが、その中でおすすめなの手法に「ウォード法(Ward Method)」があります。ウォード法では、偏差平方和(へんさへいほうわ)に基づいてクラスタリングしています。ウォード法ってなに?って方からウォード法の計算方法など、中身を理解して使いたいあなたのためにアルゴリズムなど、わかりやすくまとめました。
おすすめ

「マーケティング」のための「分析」をサクッとできるようになりたい店長さんやエリアマネージャーさんにおすすめの良書7冊はこちらです

「マーケティング」に「分析」を活かせれば、業績向上やライバル他社との差別化をはかることができます。ひとことでマーケティングといっても、非常に幅広い内容を含んでいます。ここでは、店長さんやエリアマネージャーさんなどが、ご希望の成果をあげていくために必要な「マーケティング × 分析」の考え方や、実践方法などをサクッと学べる良書7冊+αをご紹介していきます。
データ分析

「ロジスティック回帰分析」を学びたいあなたにおすすめの良書13冊はこちらです

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析を実際にやってみたいあなたは、どうすればいいの? サクッと実行できるソフトにはどんなものがあるの?など思われるのではないでしょうか。本記事では、ロジスティック回帰分析を行えるソフトやフリーソフトも交えながら、おすすめの本をご紹介します。
おすすめ

「数学」を働きながら、シッカリ・効率良く・つまづかずに学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ものづくりの数学のすすめ】

企業の研究開発では、特定の範囲では収まらない事例が多数あります。異分野の内容を理解し総合的に活かすことが重要です。「数学」は企業の研究開発に横断的に活かせる叡智です。社会人だけど大学理学部数学科レベルの数学を独学で身につけたい、論文発表もしたい、そのためにアカデミックと企業でのものの考え方の違いなども知れたらいいな、と思われる方もおられるのではないでしょうか。数学との向き合い方、異分野のコミュニティでの振る舞い方、異分野の内容を吸収する際に気をつける点など、あらゆる分野で数学を吸収して実務にも活かしていきたいあなたはこちらをどうぞ
Python

Pythonの基本文法から実践テクニックまでサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【科学技術計算のためのPython入門】

「Python(パイソン)」は比較的記述がシンプルなのが特徴で、高度なライブラリをもつので、高機能なプログラムをサクッと構築しやすい言語です。科学技術計算の様々な分野で活用できるライブラリが豊富で、例えば近年盛り上がっている人工知能(機械学習、深層学習)のライブラリでは、TensorFlowやChainerなどが多くの方に使われています。数値計算、可視化、データ分析、科学技術計算、高速化など、お望みの機能を実現したいあなたおすすめのオールインワンのおすすめ本をご紹介します。
おすすめ

「ロジスティック回帰分析」とは?分析例やオッズ比、重回帰分析との違いなどをサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析とは?から、分析の具体例、結果を理解するためのオッズやオッズ比、重回帰分析との違いは?など、ロジスティック回帰分析の概要について、サクッと理解しておきたいあなたは、こちらはいかがでしょうか
おすすめ

「因果関係」とは?ウソにだまされず、真実を見抜きたいあなた、こちらはいかがでしょうか【原因と結果の経済学】

因果関係とは、2つの事柄の関係で、どちらかが原因でどちらかが結果という関係がある状態のことです。世の中の情報には、因果関係のないものをあるように伝える、誇張やウソがあるのも事実です。これらのウソで損しないためには、情報の因果関係を見抜けることが役立ちます。因果関係初学者のあなた、因果関係の役に立つ豊富な具体例を知りたいあなた、基礎から飽きずに学びたいあなたはこちらをどうぞ
SNS

Twitterでのマーケティングや広告、キャンペーンとそれらの費用など、ツイッターをビジネス活用したいあなたにおすすめの本はこちらです

Twitterをビジネス活用する企業が増えています Twitterはマス広告とは違い、ターゲットを絞ったマーケティングを行うことができます。 たとえ1000人のフォロワーでも、潜在顧客1000人への営業を、手軽に、簡単に、効率的に、無料で行うことができます。 ビジネスにツイッターを活用したい方も多いかと思いますが、 どう広告したらいいのか、マーケティングのやり方は?プロモーションやキャンペーンの費用はどのくらいかかるの? など、Twitterをビジネスに活かしたいあなたのために、役立つおすすめの本などをまとめました。
人工知能

「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」の違いとは?

さいきん「機械学習」を使って〜、「ディープラーニング(深層学習)」の活用で〜、といったニュースを目にする機会が増えたのではないでしょうか。機械学習やディープラーニング(深層学習)は、自動運転や画像診断など、様々な分野で応用されています。そんな中で、機械学習とは?ディープラーニング(深層学習)とは?機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いとは?と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。機械学習や深層学習の専門家と一緒にプロジェクトを円滑に進めたい、機械学習や深層学習を使って自分でなにか開発したい、自社でも機械学習や深層学習を使って業績を伸ばしたい!というあなた、機械学習と深層学習の違いを知って、業務に活かしたいあなた、こちらはいかがでしょうか
おすすめ

「カーネル法」とは?「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】

データ分析の手法というと重回帰分析までマスターしたよ、って方も多いのではないでしょうか。重回帰分析はとても有効な方法なのですが、複雑なデータを扱う時には万能なわけではありません。重回帰分析で限界を感じたあなたは「カーネル法」を試してみてはいかがでしょうか。 「カーネル法」とは?という方から、カーネル法の特徴や応用分野などを、サクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「階層的クラスタリング」の「完全連結法(Complete Linkage Method)」とは?初学者の方でも、わかりやすいようにまとめました

「クラスター分析(クラスタリング)」は、大量のデータをグループに分けることで、中身を理解しやすくするためのデータ分析手法です。クラスタリングの中で、「階層的クラスタリング」はよく使われる手法の1つです。階層的クラスタリングにはいろいろなアルゴリズムがあります。今回は「完全連結法(Complete Linkage Method)」というアルゴリズムを紹介し、最短距離法との違いなど、初学者の方が、他のクラスタリングを学ぶ際にも役に立つ情報をわかりやすくまとめました。
Python

「HTML」や「XML」を「Python」で手軽に扱いたいあなた「BeautifulSoup」はいかがでしょうか

「HTML」や「XML」ファイルを自動的に処理したい、賢く処理をしたい、Webページのクローリングをサクッとスクレイピングしたい方も多いかと思います。ここでは、HTMLやXMLをより手軽に、よりスマートに扱うための「BeautifulSoup」というライブラリの使い方をご紹介します。複雑なHTMLやXMLも、BeautifulSoupを使ってサクッと処理したいあなたはこちらをどうぞ
XML

「XMLとは?」HTMLとの違いや、どう役に立つの?ってあなたはこちらをどうぞ

「XML」は自分で定義できるHTMLみたいなものです。XMLは、HTMLよりも使い勝手を広くしたもので、特定の分野でよく使われる用語や用語間の関係性を定義したり、大量の情報を共有したり、自動的に処理させることができます。XMLを使うことで、HTMLが対応できないような分野でも、”賢い”処理を実行できるようになり、これがXMLを使うメリットとなっています。XMLとは?から、XMLの概要や使い方などHTMLを交えながらわかりやすく理解したいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「階層的クラスタリング」の「最短距離法(Single Linkage Method)」とは?初学者の方でもわかりやすいようにまとめました

クラスター分析は、大量のデータをグループ分けして中身を理解するための方法です。「階層的クラスタリング」はよく使われるクラスター分析の手法の1つで、「最短距離法(Single Linkage Method)」は他の手法を学ぶ際にも役に立ちます。クラスター分析の初学者の方でもわかりやすいように、階層的クラスタリング(最短距離法)についてまとめました
アルゴリズム

「距離行列」とは?データ分析手法全般でよく使う「類似度」について学びたいあなたはこちらをどうぞ

大量の情報の中から重要な知見をみつけだす「データマイニング」では、「クラスター分析」など、情報の「グループ化」がよく使われます。クラスター分析は、データ分析の初期段階での「探索的データ分析」でも使われるので、クラスター分析をシッカリ学ぶことは「データ分析の基礎」となります。データの特徴を整理してまとめた「距離行列」とはなにか?をシッカリ理解したいあなたや「距離行列の成分」に関する2つの特徴をつかんで、大規模データでも使えるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「クラスター分析」ってどうやるの?クラスター分析のやり方、具体的な3つのステップはこちらです

「クラスター分析」は、コンピュータを使って情報をグルーピングする手法です。大量の情報であっても整理・分類することで、わかりやすく、サクッと理解することができます。情報洪水の中から有用な情報を効率よく見つけ出したいあなたや、クラスター分析を学びたい初学者のあなたにおすすめな「クラスター分析のやり方」、3つのポイントはこちらです
アルゴリズム

テキストマイニングの「クラスター分析」などで使われる、知らないと恥ずかしい「素性ベクトル作成の定番的方法」とは?

「素性ベクトル」の作成は、テキストマイニングの「クラスター分析」など必須です。素性ベクトルを作るには多くの方法がありますが、テキストマイニングの初学者ならまずは知っておいた方がいいものや知らないと恥ずかしいものなどがあります。本連載の第6回では素性ベクトル作成でよく使われる定番の方法についてわかりやすくご紹介します。
アルゴリズム

テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」を洗練する2つのテクニックとは?

「素性ベクトル(特徴ベクトル)」は、「クラスター分析」をする際に必須のデータです。データを素性ベクトルに変換してクラスター分析を行いますが、素性ベクトルへの変換には、知っておかないと失敗するテクニックがあるんです。そこでテキストマイニングなどでクラスター分析をしたいあなたのために、素性ベクトルの作成を洗練する2つのテクニックをわかりやすくまとめました
アルゴリズム

テキストマイニングなどの「クラスター分析」で必要な「素性ベクトル」をつくりたいあなたが知らないと損をする必須のテクニックとは?

「素性ベクトル(特徴ベクトル)」は、クラスター分析をする上で必須のデータです。テキストマイニングなどでクラスータ分析をするときには、文書データを素性ベクトルデータに変換しますが、知らないとうまくいかない、注意すべきポイントがあります。素性ベクトルを作ってクラスター分析をやってみたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

テキストマイニングなどのクラスター分析でも重要な「素性(そせい)ベクトル」を作るための3つのステップとは?

テキストマイニングなどのクラスター分析では、データをそのままグルーピングするわけではありません。データはまず「素性ベクトル」にしてから、その後クラスター分析を行います。なので、クラスター分析を行うときには、素性ベクトルを作ることは必須になります。素性ベクトルを作るため手順を、3つのステップでサクッと理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか
アルゴリズム

テキストマイニングの「クラスター分析」でも必要な「素性(そせい)ベクトル」とは?なぜ必要なの?

素性ベクトル」は、テキストマイニングのクラスター分析など様々な場面で必要となる重要な概念です。現代は情報過多の時代ですが、情報の非対称性はビジネスの競争優位やアイデアの源泉になったりします。なので、大量の情報を効率的に理解・処理することはとても役立ちます。クラスター分析ができれば、大量の情報を自動的に整理・分類でき、本質的な情報を効率的に得ることができて、うれしいですよね。クラスター分析をするならまず学ばないといけない素性ベクトルとは?なぜ必要なの?についてサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ
アルゴリズム

「クラスター分析」とは?膨大な情報の内容を、ラク〜にサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ

「クラスター分析」は、情報を整理・分類するためのコンピュータアルゴリズムです。自分で読みながら、膨大な情報を整理・分類することもできますが、時間もかかるし大変ですよね。クラスター分析はコンピュータにやらせるので、サクッとラク〜に整理・分類することができます。クラスター分析は様々なデータに対して使えるので、応用範囲も広く、学んでおいて損はありません。クラスター分析とは?という初学者の方から、そのアルゴリズムや具体例など、クラスター分析をサクッと知っておきたいあなたにはこちらはいかがでしょうか
微分積分

「微分積分」を大学院入試問題を解きながら、解答解説とあわせて1ヶ月で学べるこちらはいかがでしょうか

「微分積分」は、大学院など専門分野を学ぶ際の基礎となる重要な科目です。微分積分を効率的に学んだり、復習したい学生や社会人の方は多いのではないでしょうか。大学院入試問題は、学部の微分積分の中から重要項目が精選されています。院試の過去問を通じて微分積分を1ヶ月でサクッと身につけたいあなたはこちらをどうぞ
おすすめ

「統計学」を「ビジネス」に活かしたいけど、どの本で学べばいいの?ってあなた、こちらはいかがでしょうか

「統計学」を「ビジネス」に活かしたいけど、Amazonでみても、本屋にいっても、どの本で学べばいいのか迷う方は多いのではないでしょうか。統計学はさまざまな分野で使われており、各分野ごとに少しずつ違った考え方や内容となっています。そういった微妙な違いがわかりにくい初学者の方は、まちがった本を選ぶと違和感を感じて挫折しやすくなってしまいます。最小限の統計学の学びで最大限のビジネス効果をあげたいあなた、まずはこちらはいかがでしょうか
Java

「Java」ってなに?なにがいいの?これから学ぶあなたが知っておくべきJavaのポイントをまとめました

「Java」は企業システムなど大規模システムを開発する際にとくに重宝されているプログラミング言語です。1995年の登場以来、なぜJavaは全世界で使われるようになったのでしょうか?Javaの思想や特徴、オブジェクト指向やフレームワークなど初学者が知っておきたいポイントはこちらです
おすすめ

「暗黙知」を科学して、「付加価値の提案」と「生産性の向上」をもたらしたいあなたはこちらはいかがでしょうか【ビジネスマンのための「行動観察」入門】

「行動観察」とは、暗黙知などの経験を科学して形式知に変える技術です。ヒトの行動をつぶさに観察しながら、行動の顕在的な理由から潜在的な理由まで明らかにします。多くのビジネスパーソンや企業で課題となっている「付加価値創造」や「生産性向上」に役立てることのできる手法です。この行動観察の手法を学び、具体例を通じてどのように活用するのかサクッとつかみたいあなたはこちらはいかがでしょうか
おすすめ

ソフトウェアに関する「特許」「著作権」「商標権」をサクッと出願したいあなたはこちらをどうぞ【知って得する ソフトウェア特許・著作権】

ソフトウェアに関する「特許」「著作権」「商標権」は、スマホやクラウド、Google検索などの普及や、それらを使ったビジネスを行う際に重要な課題となります。特許・著作権・商標権の基本的な考え方から、ソフトウェアに関する具体例、実際の出願書類の作成の仕方など学ぶことはたくさんあります。それらを体系的にサクッと学べ、書類提出を加速したいあなたはこちらをどうぞ
おすすめ

「ディープラーニング」を基礎からビジネス応用までサクッとつかみ、自社ビジネスに活用したい方はこちらをどうぞ【グーグルに学ぶディープラーニング】

「ディープラーニング」はすべてのビジネスを変えると言われています。人工知能や機械学習とどう違うの?ディープラーニングの仕組みは?グーグルでどう使われているの?自社ビジネスで活用できるの?など、ディープラーニングの現状を一気通貫にサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
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