5月7日に，池江選手がSNS上で様々な声を受けていることをツイッター上で表明しました． 以前ツイッター上ではあまり批判の声はなかったという記事を書きましたが，直接心無い声が寄せられていた事実を見逃していた点を反省しています． そこで，今度は直接池江選手のツイッターアカウントに向けて送られたリプライを分析してみました．4月1日から5月9日10時までの池江選手に向けたリプライが含まれていて，かつ公開状態になっていて誰にでも確認可能な10,738ツイートを収集しました．なお，こちらにはダイレクトメッセージは含まれていませんし，既に削除済みのツイートも含まれておらず，Twitter社の規約により使用可能となっているツイートとなります． リプライ数の変化まず，池江選手に向けて送られたリプライ数を一日ごとに集計してみました．その結果がこちらです． 池江選手のアカウントへのリプライ数(著者作成) まず，
自然言語処理をサービスで活用しよう！ Sansanに学ぶ「多種多様なテキスト」からのデータ分析 自然言語処理をサービスに投入し、“できること”とは？名刺管理サービス「Sansan」を提供するSansan社では、名刺に記載された情報のデータ化において、自然言語処理を徹底的に活用しています。同社のデータ統括部門DSOCで日夜研究を続ける奥田裕樹さんと高橋寛治さんの2人に、サービスの裏で動く、自然言語処理のユースケースを語っていただきました。 名前や企業名、電話番号、メールアドレス──。名刺のなかには、重要な個人情報がテキストの形で記載されています。 そういった情報や企業のWebページ情報などを解析し、ユーザーに有効活用してもらうべく研究開発を続けているのが、法人向けクラウド名刺管理サービス「Sansan」や個人向け名刺アプリ「Eight」を提供するSansan株式会社です。同社はいわば、日本で
2. 自己紹介 • ところてん • @tokoroten • 株式会社NextInt 代表 • 怪文章職人 • 最近の活動 • データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 • 最近のお仕事 • 機械学習顧問（4社） • スマホアプリミドルウェア屋 • SIer • ECプラットフォーム • データ分析企業 • 新規事業コンサルティング（1社） • ゲームディレクター(1社) ↓共著 ↓寄稿↓共著 3. 目次 • 相撲の八百長を統計で見つける • 演習：論文を探してみよう • ソシャゲのガチャが壊れた話 • ソシャゲのランキングイベントの話 • Kickstarterにおける不正を見つけよう • 人工衛星と画像処理と金融 • その他、雑多な話いろいろ
研究ノート「計量テキスト分析ツールKH Coderによる分析結果の再現性」公開 医療用語の辞書をご用意（無料） 産学連携プロダクト「KH Coderオフィシャルパッケージ」発売中 KH Coderとは KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチ
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
「データマイニングを仕事とする人＝データマイナー」はどういう人たちがいるかということについて ビックデータとかで世の中がバズってるけど「僕はデータマイニングをやってます！」といったときに適切にその人がやっている業務領域を把握している人ってかなり少ないと思う。 グリーで働いていたときもデータマイナーはどういった仕事をしていて、何をやっていて何ができるのかっていうことを理解していなくてミスコミュニケーションが生まれていたと思うのでちょっとその生態系についてまとめてみた。おそらく、データマイナーといわれる人は以下のタイプがいる： 研究開発をする人 統計学的に新しいイノベーションを起こせる人。Google のPageRankアルゴリズムを作りましたとか、NetfrixやAmazonのレコメンデーションエンジン作りましたとかいう人がこれにあたる。スキル的には統計学にかなり長けている必要があり、その他
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