2. 自己紹介 CodeIQ - https://codeiq.jp/ ITエンジニアの実務スキル評価サービス。ここで問題作成担当やっています。 これまでに出題した問題： R、データサイエンス、Python、Ruby、jQuery、PHP、HTML5、Perl、D3.js、情報推薦、 コードゴルフ、Google Analytics、機械学習、Node.js、Objective-C、Haskell、アクセス 解析などなど 『プログラマのための論理パズル』Dennis Shasha著を翻訳。 New York UniversityのComputer Science学部⻑⾧長であるDennis Shasha教授の授業のテキ スト。googleやyahooなどの採⽤用問題としても使われており、かつそれよりも難問。Shasha 教授はNYで難問パズル問題を作れる3本指に⼊入るほど有名な⽅方。 『ソフ
前回は 竹本先生の資料 や WEBページ を拝見し R で行うネットワーク分析について新たに知ることができた関数、分析手法についてまとめてみた。さっそく Non-overlapping 手法を実務で実践したが早くも壁にぶちあたってしまった。実務で取り扱うデータを分析する際にはつきものだ。。。今回分析したネットワークはこんな感じ。ノード数=446、エッジ数=792、図ではエッジの矢印が見えないかもしれないが有向グラフ。（前回同様サイトスケープにくわせOrganicレイアウトで表示 ※背景色のみ白に変更） さっそくエラー多発 何も気にせずにNon-overlapping手法のコミュニティ抽出関数を実行したらエラーが多発。 > # おまじない > ls(all=T) character(0) > rm(list=ls(all=TRUE)) > > # パッケージの読み込み > library(i
マーケティング施策や商品開発の糸口を発見する為に購買履歴データでネットワーク分析を行っているのだが、今年に入りノードやエッジの数が多い隣接行列を取り扱うようになってきた。といってもまだまだビッグデータとはいいがたいが。。。cytoscapeにくわせOrganicレイアウトで表示するとこんな感じです。（他の設定はデフォルト） 今後はもっとデータ量が多くなりそうなので、ネットワーク分析をもうちょっと勉強。 これまで参考にしていたのはRで学ぶデータサイエンスの#8ネットワーク分析。R+igraphで中心性指標を計算したり、コミュニティの抽出などはさくさくできる。会社の先輩に話をすると、もっと勉強になる資料があるよと九州工業大学の竹本先生の資料を教えてくれた。2013/3/8に開催された第2回 Rでつなぐ次世代オミックス情報統合解析研究会で発表された資料らしい。タイトルは「R+igraphではじめ
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