ホームページを改訂いたします

長らく更新がありませんでしたが、近々ホームページを改訂いたします。

ご愛顧いただいております我々のデータサイエンス事業に関しては変更がございません。それに加えまして、これまで敷居が高いと思われます中小企業の皆様向けに、Win-Winの関係になるようにデータ・ドリブン・ビジネスを立ち上げております。

今後共、引き続きご愛顧いただきたく、よろしくお願い申し上げます。

 

 

スマホでもRで統計解析

こんなのが出ています。

RConsole RconsoleAndroidiphone, android 端末両方でFree, Premiumバージョンが有ります。Premiumバージョンの方は広告が出ないバージョンでそれ以外の機能の差はありません。ので、広告が気にならない方はFreeバージョンでも問題ないでしょう。スマホでもRですか、しかも無料です。

パッケージはプレインストールされているものだけで新たなパッケージはインストール不可となっています。が、とりあえずglmとか時系列とかクラスタリングはできそうですし生存時間分析も入っていますのであらかた出来るんじゃないでしょうか。グラフ昨日はナシ、Stanとかjags, bugsは無理です。あまり多くを求めてはいけません。

 

まあいずれにしてもスクリプトも書けそうですし統計解析もできる高機能な関数電卓と思っていればなかなか使えるんじゃないでしょうかね。Bon appétit!

 

ドローンでロジスティクスがドラスティックに変わる

ドローンが最近注目を浴びている。

これまでの使用法としてはラジコンヘリの拡張版にすぎない用途ではあるのだが、現状でもそれにカメラを取り付けたり、色々楽しめるシロモノである。
一方でモノのインターネット(IoT)技術によってデバイスや各種センサーにアドレスがつく時代でもある。デバイスはどんどん小型化され、マイクロデバイス、ナノデバイスと技術革新にイトマがない。
これらの技術融合による恩恵の一つにこれまでのロジスティクスにドラスティックな変革をもたらす可能性がある、というのが今回の小話。

アマゾンのドローンによる荷物お届サービスがアメリカの一部ではもう始まっているようだ。このシステムは今後大きく発展していく可能性が高い。
例えば現在の消費者向けの小規模物流を考えよう。この場合はトラックによる輸送が現在一般的である。荷物を届けるために一軒一軒回って配達を行う。郵便業務もしかり。
これら業務をすべてドローン任せにしてしまえば道路の渋滞緩和、大気汚染の抑制、CO2抑制につながる。
更にドローンに太陽光発電システムを備えればエネルギーいらずで、夢のゼロ・エミッション物流システムが完成する。
さすがに今のところの大型物流に関しては現実感は程遠いのだが小規模のものに関してなら夢でもなさそうだ。
確かに小包1個で数km分の化石燃料を使うのはセンスが悪いと言わざるをえない。もっとスマートであるべき。

しかしながら懸念点も大変多い。例えば途中でGPSその他の機器的な故障、ドローン同士、鳥等による衝突、などにより墜落してしまった場合の損賠倍賞はどうするか、集合住宅におけるお届け場所はどうするのか、トラック運送業がなくなることによる人材余剰(これは上記による恩恵が大きいのと代替業はいくらでもあるので心配していないが)、などなどである。

ドローンの故障に関してはそれこそ近年の故障予測による自己診断機能が使えるだろう。それこそ機械学習による故障パターンを学習させチップ一枚埋め込んでおけばドローン自身が判断、アラートが出せるようにしておけば良い。
ドローン同士の回避システムもしかりである。バード・ストライクについては瞬時のためなかなか予測や回避行動がしづらい問題がある。
システムが故障した時の予備エンジンなどフェイルセーフ機構は必須であろう。それでも墜落してしまった場合はレスキュー用のドローンの出番かもしれない。
ドローンがドローンを救出なんてこともあるだろう。さすがに水没してしまう場合は助けに行けないかもしれない。
なるべく水没しないようなルート設定にするとか、水没を防ぐフロートの装備、大きな道路上への墜落を避けるための回避ルート設定などで解決するかもしれない。
それでも水没や物理的破壊をしてしまった場合は荷物の完全防水機構、耐圧、耐熱機構などが必要かもしれない。
ドローン専用ボックスドローン私書箱とかをセンサーで認識させるようにすればまた新たな周辺産業が生まれるかもしれない。

色々と課題点を抽出するときりがないのだが、それでも克服したあとの利便性、エネルギーというポイントにおいての持続性、それを持って計り知れないものがある。
ここ10年、20年で世界がドラスティックに変わるかもしれない。楽しみである。

※ドライバーの方々は車好き、機械好きを活かしてドローンの保守作業業への技術習得をオススメしておきたい。

統計数理研究所のYoutubeチャンネル、他

統計数理研究所のYoutubeチャンネルが興味深いですね。MCMCベイズが2本ほどあります。久保さんの以前行ったレクチャーもあります。これはぜひ視聴してみてはいかがでしょうか。 統計数理研究所のYoutube channnel https://www.youtube.com/channel/UCi0d34-fr49EQC9gfIIh9_Q/videos

機械学習に関するシリーズ物です。これもまた大変興味深いので時間を見つけて読んでみたいと思います。 「機械学習」革命 ~的中したビル・ゲイツの予言 – 「機械学習」革命 ~的中したビル・ゲイツの予言:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20140729/571303/

誤解しやすかったり紛らわしかったりする統計の話達 – Interdisciplinary http://d.hatena.ne.jp/ublftbo/20140805/p1

プログラマ社長のコラム「エンジニア、起業のススメ」(10):「バブル期の日本」と「シリコンバレーなう」の共通点 (1/2) – @IT http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1408/05/news114.html

状態空間モデルのサービスはほかも出していたような?ちょっと記憶があやふやなのでまたニュース等でありましたら紹介したいと思います。 ALBERT、「状態空間モデル」を用いたオフライン広告の評価を含むアトリビューション分析サービスを開始 | Web担当者Forum http://web-tan.forum.impressrd.jp/n/2014/08/07/18021

 

割算値はなぜダメなのか?他

先週、先々週?の話題になりますが、割り算値をどうするか、という議論が湧いていました。

「データ解析のための統計モデリング入門」6.6章 割算値はなぜダメなのか? #みどりぼん – Mi manca qualche giovedi`? http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20140730/glm

統計モデルに観測値と観測値の割り算値を入れても問題ない: ニュースの社会科学的な裏側 http://www.anlyznews.com/2014/07/blog-post_31.html

統計モデルに観測値と観測値の割り算値を入れたときのバイアス – 餡子付゛録 http://d.hatena.ne.jp/uncorrelated/20140802/1406949321

 

ほか、13件となります。

データの相関係数の推定法について発表しました – ほくそ笑む http://d.hatena.ne.jp/hoxo_m/20140714/p1

“統計的変化点検出の手法” http://qiita.com/kokumura/items/e4c17d989aa3c34c6dd0

分布から見た線形モデル・GLM・GLMM http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-154.html

受理・棄却法 – 人工知能に関する断創録 http://aidiary.hatenablog.com/entry/20140712/1405165815

レストランのパフォーマンスをRで解析する – ワザノバ | wazanova http://wazanova.jp/items/1408

【Ruby】住所から都道府県を正規表現で取り出す【正規表現】 – Qiita http://qiita.com/mktakuya/items/572232fb4eeabe50a0c5

あなたの県はどの分類?–都道府県をメディア接触の特徴で7グループに分類 | マイナビニュース http://news.mynavi.jp/news/2014/07/21/072/

機械学習とかに使えそうなデータセット – pixyzehn blog http://rikei-webmemo.hateblo.jp/entry/2014/07/20/114031

寿司屋バイトからデータサイエンティストへ。異色な経歴のがんこフードサービス副社長が描く「200年後のレストラン」が面白い – エンジニアtype http://engineer.typemag.jp/article/gankofood

PyMCがあれば,ベイズ推定でもう泣いたりなんかしない http://ja.slideshare.net/shima__shima/2014-mtokyoscipy6

 

 

BI各種紹介サイト紹介、でもBIだけでは…他

BIでしょうか?Tableu( http://www.tableausoftware.com/ja-jp)やらRevolution R(http://www.r-analytics.jp/)やら百花繚乱の様相です。 Dataiku – Write your own data story http://www.dataiku.com/

検索したついでにBIがまとめられたサイトも見つけたので紹介します。BIツールを比較して、無料でカンタン資料請求|ITトレンド http://it-trend.jp/bi/

取り急ぎ本日は5件です。

Big Data の調査:Google の DataFlow は、MapReduce の正当な継承者になり得るのか? | Agile Cat — in the cloud http://agilecatcloud.com/2014/07/28/big-data-%e3%81%ae%e8%aa%bf%e6%9f%bb%ef%bc%9agoogle-%e3%81%ae-dataflow-%e3%81%af%e3%80%81mapreduce-%e3%81%ae%e6%ad%a3%e5%bd%93%e3%81%aa%e7%b6%99%e6%89%bf%e8%80%85%e3%81%ab%e3%81%aa%e3%82%8a%e5%be%97/

事例で分かる、現場が進めるビッグデータ分析 – 緻密なカタログ送り分けでコストと売り上げ最適化するセシール:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/column/14/072400024/072400003/

トップアーキテクトの眼 – 「いつでもHadoop」ではダメ、技術の背景を理解して使おう:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20140630/567608/

日本ではデータサイエンティストがクローンな理由、他

日本では何でもかんでもデータサイエンティストと名乗ってしまい陳腐化してしまったことが原因の一つですね。それに日本のサラリーにしろ人材にしろとにかく正規分布の分散が非常に小さいという特徴を持っています。スーパーな人を嫌う性質、異質なものを排除しようとする性質、いい加減勘弁して欲しいです。許す、という文化もないですよね。結局小さく固まっているという昔ながらの良くも悪くも伝統を引きずっている、ということです。ということで、この記事はごく一部の人材以外は日本以外に当てはまる、ということです。 ASCII.jp:データサイエンティストが高給取りな理由 http://ascii.jp/elem/000/000/918/918386/

Python 非常に統計解析界隈ではファミリアな言語です。しかしちょっと癖もあるようで。自分もPythonはわかりますが、コンストラクタとかかなり微妙な感じです。それらの他言語にはない特徴がうまくまとめられています。 Pythonを書き始める前に見るべきTips – Qiita http://qiita.com/icoxfog417/items/e8f97a6acad07903b5b0

 

ほか、本日4件です。

ニュース – ヤフーとトレジャーデータが提携、国内でビッグデータ分析のクラウドサービスを提供:ITpro http://itpro.nikkeibp.co.jp/atcl/news/14/072500216/

2014年最もイケてるBigData領域でのスタートアップ10社 – データ分析の会社で働く人の四方山話 http://rindai87.hatenablog.jp/entry/2014/07/28/220036