R

「地理空間情報」とは?地理空間情報データの可視化、統計モデル作成など、「R」の使い方とともに、基礎から手を動かしながら学びたいあなたにおすすめの本はこちらです

「地理空間情報」とは、地理的情報(位置)に依存する情報のことです。 例えば、病気・犯罪・公害など、地理的な位置が関係する事象です。 インフルエンザの発生とコロナの発生は、空間的に関係はある? といった分析ができれば、疾...
2020.06.09
R

空間統計を「R」で手を動かしながら学びたいあなたにオススメの本はこちらです

空間統計とは、位置情報が付属したデータに対する統計分析・解析です。 空間統計は幅広い分野で利用されています。 そこで本記事では、 空間統計を幅広くサクッと学びたい 手を動かしならが学びたい フリーの統計解析...
2020.06.09
おすすめ

【GIS】地理情報システム (GIS) のデータ分析とは?位置情報データを活用したいあなたにおすすめの本はこちらです【岩波データサイエンス Vol.4】

「地理情報システム(GIS)」とは、 位置の情報がついたデータなどを処理し、 それらのデータ管理 データの検索 地図上に表示 といった機能を実現するシステムの総称です。 (Geographic Inf...
2020.07.28
matlab

【カルマンフィルタとは】カルマンフィルタの基礎からわかりやすく、プログラミングしながらも学べるあなたにおすすめの本はこちらです【matlab python Excel おすすめ 書籍】

カルマンフィルタは、 システム制御の分野で提案され、 その後、時系列データの分析に使われるようになりました。 カルマンにより提案されたカルマンフィルタは、 アポロ計画などの宇宙計画で人工衛星の軌道の推定など、様々なと...
2020.08.24
おすすめ

「時系列解析」に入門したいあなた、こちらはいかがでしょうか

「時系列解析」は、時系列データを分析する手法です。 時系列データとは、気温や湿度、株価や為替など、 時間変化するデータについて、時間の情報をつけて表現したものです。 時系列データの関係するシステムは...
2020.08.16
R

「時系列分析」をフリーソフトの「R」でやりたいあなた、こちらの書籍はいかがでしょうか

「時系列分析」をフリーソフト「R」でサクッと実行したいなぁ~と思われる方も多いかと思います。時系列分析の考え方を理解しつつ、手も動かしながら、実践力をつけれるとうれしいですよね。ここでは、青山学院大学の演習をもとに作られた、数学が苦手な方も理解できる、わかりやすい時系列分析の「R」による実践書をご紹介します。
2020.03.07
エクセル

「時系列分析」を「エクセル」でやりたいあなた、こちらはいかがでしょうか

「時系列データ」は、あらゆるビジネスで活用可能です。 流通・小売業、アパレル、製造、金融などを筆頭に、 時系列データを活かすことで、経営資源の効率化をはかることが可能です。 売上データの分析や、需要の予測といったことは、 時系列分析の得意分野です。 そこで本記事では、 時系列分析とは?どんな手法があるの? 時系列分析をエクセルで実行するには? おすすめの書籍は? といったあなたのために、学びやすい本をご紹介します。
2020.03.07
中学数学

「中学数学」をサクッと身につけたい・復習したい・やり直したいあなたにおすすめの本、27冊はこちらです

中学数学は、高校数学だけでなく、あらゆる数学の基礎となっています。中学数学の基本をシッカリ理解しておくことで、高校卒業認定試験対策や、就職試験対策、仕事で数学を使う場合などでも 効率的に進めていくことが可能です。 とはいっても、 どんな参考書がいいの?問題集は必要? 自分にはどの本がいいのかわからない 買ってみたけどイマイチで、もっといい本はないの? といった悩みをもつ方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、中学数学を学びたいあなたのために、自分の理解度にあった、おすすめの本をご紹介します。
2020.07.06
Kindle

時系列分析をサクッと学べるおすすめの良書、11冊はこちらです

時系列(データ)とは、時間とともに変化するデータのことです。 時系列分析と呼ばれる手法を使うことで、過去の分析や未来予測が可能です。 時系列分析と関わりが深い分野には、統計解析やデータマイニング、機械学習、人工知能などが...
2020.08.30
おすすめ

「強化学習」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、7冊はこちらです

「強化学習」は、お手本のいらない学習方法です。近年のディープラーニングとの組合せにより、優れた性能を示すことができることがわかり、脚光を浴びています。囲碁のトッププロを敗った「アルファ碁」は、強化学習の探索空間を深層学習により近似して、計算可能な規模に落とし込むことに成功しました。今後、強化学習のアルゴリズムを活用して、これまでのパフォーマンスを大きく上回る例が多数出てくることが考えられます。そこで、強化学習ってなに?強化学習を基礎からシッカリ理解したい、強化学習のアルゴリズムはどうなっているの?といった強化学習の初学者の方から、専門的な内容を理解したい方、強化学習を実装して仕事に活かしたいあなたのために、強化学習をサクッと学べる良書をご紹介します。
2020.07.06
おすすめ

強化学習の最新アルゴリズムをサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【速習 強化学習】

アルファ碁が人類最高峰のプロ棋士に勝ったのが2016年のことでした。 その後、アルファ碁の強さの秘密の1つが、 「強化学習」の活用であることがわかりました。 強化学習は、正解のデータが必要な(教師あ...
2020.03.07
おすすめ

将棋AIの第一人者が解説する人工知能「アルファ碁」と、深層学習・強化学習による人工知能の進化とは?

囲碁の世界でトッププロより強い人工知能「アルファ碁」が開発されました。アルファ碁は「ディープラーニング(深層学習)」と「強化学習」を組み合わせることで性能を発揮しています。強化学習ってなに?深層学習とどう組み合わせているの?人工知能はこれからどうなるの?といったことを知りたい方も多いのではないでしょうか。 アルファ碁がどのようなものかを数式なしで理解でき、人工知能の「知能」や「知性」の未来について、将棋AIの「ポナンザ」開発者山本一成さんによるに、専門家独自の洞察に触れることができる1冊をご紹介します。
2020.03.07
C言語

「強化学習」と「深層学習」を組み合わせた「深層強化学習」の実装を学びたいあなたはこちらはいかがでしょうか【C言語】

強化学習は、ディープラーニングと組み合わせることで、ゲームAI、囲碁AIなどの分野で成功例が出ています。機械学習やディープラーニングだけでなく、強化学習を使えれば、応用範囲が広がります。そこで本記事では、強化学習ってなに?どんな手法があるの?どうやってディぷラーニングと組み合わせるの?実装例があるとうれしいんだけど、といった方向けに、深層強化学習を実装できるようになる本をご紹介します。
2020.03.07
おすすめ

「アルファ碁」の手法について、強化学習など基礎からシッカリわかりやすく学びたいあなたにチェックしてほしいおすすめ本はこちらです【アルファ碁解体新書】

アルファ碁(囲碁AI)が人間のチャンピオンに勝ったのは、2016年のことでした。アルファ碁はどんな手法をつかったのか?と疑問に思ったり、アルファ碁で使われている、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた深層強化学習のアルゴリズムは他に応用できるのでは?と考える方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、機械学習と強化学習を基礎からサクッと学びたい方や、アルファ碁の深層強化学習アルゴリズムをシッカリ理解したいあなたにおすすめの内容をまとめました
2020.03.07
R

「データマイニング」を勉強したいあなたにチェックしてほしい良書、11冊はこちらです

「データマイニング」とは、データの中から、 価値ある情報や規則性を掘り出す(マイニング)技術の総称です。 データマイニングの活用範囲はたくさんあり、誰でも無料で実行できます。 ビジネスで売上をアップさせたり、新製品の開発のヒントを得たり、マーケティングなどでも活用することが可能です。 データマイニングの「ツール」や「ソフト」にはどんなものがあるの?フリーソフトはある? どんな「手法」や「事例」があるの? 「おすすめな本」はある? なんて思われる方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、 データマイニングとは?といった初学者の方から、 ビジネスでサクッと活用したい方、 専門書や論文などを理解できるようになりたいあなたのために、 データマインニングをサクッと勉強できる、おすすめの良書、11冊をご紹介します。
2020.07.01
Java

「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「機械学習」は、人工知能の進歩に欠かせない技術です。機械学習に入門したいけど、数式やアルゴリズムがむずかしい!という方は多いのではないでしょうか。機械学習初学者のあなたが、機械学習とは?からやさしく理解できる、プログラミングなし・マウス操作でラクに実行できる、R や Weka などのフリーソフトでサクッと実践できる、機械学習おすすめの本はこちらです
2020.01.06
おすすめ

「クラスター分析(クラスタリング)」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、6冊はこちらです

「クラスター分析(クラスタリング)」は、似ているもの同士をまとめて、グループ(クラスターと呼びます)にする手法の総称です。クラスタリングは、データ分析を行うときの探索的データ分析や、膨大なデータの構造を調べたいときに活躍します。クラスタリングには、階層的なもの・非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれに長所と短所があります。そこで本記事では、クラスタリングとは?という方から、クラスタリングをサクッとできるようになりたい方や詳しく学びたいあなたのために、おすすめの良書をご紹介します。
2020.03.06
アンケート

「重回帰分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「重回帰分析」は、複数のデータ項目(変数・変量)から、なんらかの変量に影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。研究をはじめ、様々なビジネスでも活用されています。ここでは、重回帰分析をはじめて学ぶ方から、シッカリ理解したい方、「エクセル」や「R」などでサクッと実行できるようになりたい方向けに、おすすめの良書をご紹介します。
2019.01.29
おすすめ

「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、10冊+α はこちらです

「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法で、医学・生命科学・生物学・農学・工学・環境科学・経済学など、さまざま分野で使われています。判別分析を学びたい!判別分析を使いたい!など思われる方も多いと思います。本記事では、多変量解析の文脈から「判別分析」をサクッと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。
2020.03.06
R

「コレスポンデンス分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「コレスポンデンス分析」とは、多次元の質的データの相関構造を調べる手法です。新しい軸を作成し、その軸を使って、データの見えにくかった特徴を明らかにすることができます。コレスポンデンス分析は、対応分析、数量化III類、双対尺度法、関連分析法などとも呼ばれ、クロス集計をよく使うアンケート調査などでも活躍します。本記事では、コレスポンデンス分析を使ってみたいあなたのために、初学者が学びやすいもの、実務でサクッと使えるもの、理論やアルゴリズムなど詳しく学べるものなど、コレスポンデンス分析を学びたいあなたのために良書、8冊をご紹介します。
2020.03.06
R

「主成分分析」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

「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。 主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
2020.03.06
おすすめ

「クローリング」や「スクレイピング」を学びたいあなたにおすすめの本、8冊+α はこちらです

「クローリング」や「スクレイピング」とは、Webサイトを自動的に巡回して情報収集することをいいます。「クローラー」を使えば、ほしい情報をクリックする手間をかけずに、自動的に収集することが可能になります。手軽に情報収集したいなら、スクレイピングの基本からクローラーの作り方、それらの運用の仕方、守るべき注意点などをサクッと学べると効率的です。そこでクローリングやスクレイピングについて学びたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊+α はこちらをどうぞ
2020.03.06
アンケート

「アンケート調査」をしたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「アンケート調査」は、質問への回答を「集計・分析」して、有用な知見を見いだすための活動で、ビジネスの世界では、顧客志向の実現のために用いられます。製品計画や価格の決定、販売計画や広告促進案のために有効活用されたり、顧客の特徴を分析して潜在需要を掘り起こしたり、新規顧客獲得のための指針にしたりします。加えて、価格を△円下げたら、売上はどのくらい変わるか?といった、予測に使うこともできます。ビジネスを加速するのに欠かせないアンケート調査をやりたいあなたにおすすめの良書、8冊はこちらです
2020.03.06
JavaScript

「クローラー」作成や「スクレイピング」をやりたいあなたは、こちらはいかがでしょうか JavaScriptのスクレイピングもあります

「クローラー」とは自動的にWebページの情報収集を行うプログラムのことで、「スクレイピング」とは収集された情報を解析することを指します。クローラーやスクレイピングを活用することで、人力ではできなような膨大な作業をサクッとできるようになるメリットがあります。ただし情報収集する相手側のサイトにとって、不都合とならないように気をつけるなど”行儀のよい”クローラーを作ることが大事です。そこでクローラーの作り方から運用の仕方、クローリングするときの注意点など、必要となる知識をまとめてサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
2020.07.01
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
2020.03.06
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
2020.03.06
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
2020.03.06
テキストマイニング

テキストマイニングに使えるフリーソフトや無料で使えるツール・ライブラリ、14個はこちらです

テキストマイニングは、テキストデータから有用な知識や知恵を抽出する技術の総称です。 一般的に、テキストマイニングは、大まかには、 (1), テキストデータの準備 (2), テキストデータの解析 いったプロセスで行われ...
2020.07.05
データ分析

テキストマイニングの手法とは?概要をつかみ、手法の選択ができ、自分の業務に活かしたいあなたはこちらをどうぞ

テキストマイニングとは、分析したいテキストデータから、役立つ情報を抽出することです。 テキストマイニングとひとことで言っても、様々な手法があり、目的に応じて選択する必要があります。 そこで本記事では、 テキストマイニングを...
2020.07.05
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
2020.03.06
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
2020.07.31
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♪
2020.07.06
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
2019.02.01
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。
2019.02.04
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。
2020.01.27
おすすめ

自然言語処理を学びたい初学者のあなたが、最初に学ぶといいおすすめの教科書・参考書、1冊はこちらです

「自然言語」とは、私たちが日常で使っている言葉のことです。 これらは進化の過程で「自然に」出きてきた言葉です。 なので自然言語と呼ばれます。 それに対する概念としては、人工言語があり、これは人間が1から設計した言葉になりま...
2020.01.27
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
2020.03.06
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
2020.03.06
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
2020.03.06
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。
2020.07.05