「データアナリティクスサービス・解析トライアル」のご案内

Scientific-Global.netのサービスであります「データアナリティクスサービス」では、ワンストップで解析からレポーティングまでの一貫したサービスとして行っており、好評を博しております。

しかしながら「とりあえずお試しで」という方のためにも当サービスの「解析トライアル」をサービスとして提供しております。

R、 SPSS、エクセル等による信頼できる統計ツールを用いて、テキスト等による簡易的なレポートを行うサービスもご利用いただけます。

  • 「ワンストップも便利そうだが、初めて利用するのでどんな感じなのか、とりあえずお試しで」
  • 「コストを抑えて分析を依頼したい」
  • 「時間がないのでとりあえず結果と簡単なコメントだけほしい」

などなど、様々なケースが想定されますが、そんな時当トライアルをご利用いただけると非常に便利です。

残念ながら無料・無償にはなりません。とはいえ他社様よりは格段にリーズナブルな価格で、しかも研究者によるサイエンスベースでの結果は、皆様より大きな信頼を、おかげさまで得ております。

ぜひ「データアナリティクスサービス・解析トライアル」もご利用いただければ幸いです。

以上「データアナリティクスサービス・解析トライアル」のご案内でした。ありがとうございました。

The DATA Web版 20140421

今日の記事は前日にTokyoRが開催されたこともあり、SLIDESHAREからの記事が多くなっています。しかもプレゼンテーションスライドですのでキーワードがわかりやすく説明されています。

“プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定” http://nbviewer.ipython.org/github/tttamaki/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/blob/master/Prologue/Prologue.ipynb

100人のための統計解析 和食レストラン編 http://www.slideshare.net/berobero11/100-33704777

RStanで『予測にいかす統計モデリングの基本』の売上データの分析をトレースしてみた http://heartruptcy.blog.fc2.com/blog-entry-90.html

“応用例:状態空間モデルによる時系列データ解析 樋口知之” http://tswww.ism.ac.jp/higuchi/index_e/papers/Kouza-TSA-Higuchi.pdf

How to use/think the State Space Model http://www.slideshare.net/horihorio/tokyo-r38-33704463

機械学習を用いた予測モデル構築・評価 http://www.slideshare.net/sfchaos/ss-33703018

Rで野球のデータ解析がしたい (データが欲しい) http://www.slideshare.net/takumahatano18/r-33700633

swirl パッケージでインタラクティブ学習 http://www.slideshare.net/hoxo_m/swirl-33702974

状態空間モデルの実行方法と実行環境の比較 http://www.slideshare.net/hirokito/2014-esj

ランダムフォレストによる分類に寄与した変数の分析 – langstat blog http://langstat.hatenablog.com/entry/20140420/1397973008

 

 

 

 

(データ)サイエンティストになれる人なれない人

まあここでいうサイエンティストは所謂人手不足になりつつあるデータサイエンティストを対象にして言及するわけですが、勿論アカデミックなサイエンティストも当てはまるでしょう。このサイエンティスト=科学者、研究者ですが、往々にして向く人向かない人がいるわけです。最近の記事ではこの辺りなど参考にすると良いです。

学歴でもスキルでもない――優れたデータサイエンティストとしての素質を見きわめる6つのチェック項目 – Y!ニュース BUSINESS http://newsbiz.yahoo.co.jp/detail?a=20130507-00010001-biz_it_mk-nb

の中に、

1.物事を知る・認知するということに対して敬虔な態度を持ち、すべてにおいて、より深い理解を得ようと調べる姿勢があること

2.行動の動機は「創造的であること」であり、単なるソリューションを求めるよりも、そこにエレガントさを追求する創造性を持ちたいと思っていること

3.「正しい方法で物事を処理したい」という強い思いを持ち、周囲の人にもそうであるように奨励すること

4.品質や標準に対する感覚、細かいところにも目を向ける感覚を持ち、他人に対しても、しばしばこうした視点で評価すること

5.感情を抑制し、寡黙になる傾向があり、チームや社内ミーティングの場でも、質問されたり、自分視点で重要なトピックについて話し合われたりしていなければ、ほとんど言葉を発しないこと

6.事実やデータ、潜在的な可能性を思慮深く分析した後にのみ、計算や経験に基づいてリスクを取り、また感情に流されることなく、事実やデータ、ロジックを通じ、細心の注意を払ってチームの他メンバーを説得できること

 

という6つの指摘点が述べられています。さんざん訓練されてきた私としましては当然なわけですが(いや時々、、、なこともありますが)、これができずに大学での勉強をあきらめて就職した方も多いと思います。感情的に(でなくても)恫喝したり怒ったり叱ったりは論外なわけです。

世の中には頭の良い方は確かにいらっしゃいます。しかしながら明晰な頭脳を持ちながらも、いまいち社会で受けいられない方々もいらっしゃいます。その中の一つが「高機能自閉症スペクトラム」、いわゆるアスペルガー症候群の方です。

彼らはある点において突出した才能を持つことがしばしばあります。その場でコンシステントでない感情的なディシジョンを嫌い、論理を貫きます。その特徴ですが以下の様な感じです。

興味の対象に対して、きわめて強い、偏執的ともいえる水準での集中を伴う、社会一般の興味や流行にかかわらず、独自的な興味を抱くケースが見られる。

また一般的に、順序だったもの、規則的なものを魅了する。

それらと逆に、予測不可能なもの、不合理なものは嫌う対象となる。突然のアクシデントや、論理的に話し合いのできない感情的な人間なども、その例である。

彼らはしばしば非常に洗練された知性、ほとんど頑固偏屈とも言える集中力、一見些細に見える事実に対する膨大な(時に、写真を見ているかのような詳細さでの)記憶力などを示す。

症候群という表現は、アスペルガーの人は障害者(異常)で、その他の者は定型発達者(正常)というように感じる。しかし、特徴の見かたを変えると、客観的で、事実を正確に理解して表現することに長けているともいえる。 以下に挙げられている「言葉を額面どおりに受け取る」や「些細なことにこだわる」という特徴も「厳正に規則を守る」と言い換えることができる。 例えば、パソコンのように順序だったものや規則的なものに興味を持てば、才能を開花させることも可能である。

アスペルガー症候群 – Wikipedia http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A2%E3%82%B9%E3%83%9A%E3%83%AB%E3%82%AC%E3%83%BC%E7%97%87%E5%80%99%E7%BE%A4 より

 

とこんなかんじでしょうか。勿論ネガティブな面もあるのだが、今回はサイエンティストに向くのでは、という側面を炙りだしてみました。このように2つを比較すると共通点が多く、非常に類似しているのがわかると思います。

彼らは常々この社会は生きづらいと考えており、周りがバックアップする必要があると考えます。去年だかのNHKのあさイチ!でも特集が組まれており、よりよいマッチング、周囲の理解が必要であると考えます。

その中でも今後必ず社会に役立つデータサイエンティストはひとつの選択肢になりうるのではと思います。アカデミアの方はもう人事的に絞りきってますし、日本を再び盛り上げる意味でも意義深いのではないでしょうか。

 

小売における統計解析・マイニングツール導入の可能性と展望

昔から言われていることかもしれませんが、一応言及しておきます。

データマイニングについては昔からその活用が指摘されていて本にもなっています。2004年くらいでしょうか。その頃の書籍もたくさんあったと思います。図書館に行けば少し古めの本がおいて有りそうですのでたやすく見つけることが出来ると思います。

しかしながらその頃はまだビッグデータ的な概念や技術、インフラもなかったので簡単な統計手法を用いて簡単に予測する程度にとどまっていました。まあこれでもやってない業種はいまだに有って、この手法だけでも改善の余地は大いにあるわけですが。

そして現在、標記に関するニュースですがインドの製造、小売業がSASの統計ツール導入、というニュースです。インドでSASであるからニュースになるのか、インドで初であるからニュースになるのかその辺の経緯は不明ですが、とにかく先進的であることには変わりないでしょう。

製造ITニュース ビッグデータ:インドの宝飾品大手がSASのデータ分析関連ソフトを導入――サプライチェーン合理化に活用 – MONOist(モノイスト) http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1306/28/news069.html

一方で日本ではどうか、SAS導入は大企業や医学部を中心とした大学、と言った程度に留まっています(非常に高価なのももちろんあるのですが)。特に上述のように小売業に最もこの手法には強みがあると思います。特に食品などのデッドラインが定まった商品ではいかに瞬時に売りさばくかがクリティカルになってきます。その意味での在庫管理はもっと合理化がなされてしかるべきなわけです。現在の状況から鑑みても食品廃棄及びロスの際立った多さからは、そのような合理化はなされているとはいえず、まだまだ改善余地は大いにあると思っています。

しかしながらそのようなアナリティクスに関するニュースは表立って出て来ません(ニュースになると優位性がなくなるのでみんな黙っているだけかもしれませんが…いやそうでもないか)。

とにかく日本では一部を除いて後進的であると言わざるを得ません。結局表立つような経営者は前の記事でも述べたように体育会系ヤンキー気質の人達が多いからでしょう。未だかつて論理的思考に基づいた経営者は本当に数十人と言った感じです。経営者の皆さん、もっとクレバーになって論理的思考に基づいたディシジョンをしてみませんか?

以上手前味噌なステマでした。良い週末を。

 

ロゴ、アイキャッチ画像、本文を改定、野球を統計解析する

ホームページ(トップページ)のロゴレター、アイキャッチ画像を変更いたしました。またそれに則して本文もわかりやすく改定しています。是非皆様のご愛顧をよろしくお願いいたします。

また本日のスタッツ関連のニュースも掲載します。何かと色々語られる野球のデータに関するものです。

NEWSポストセブン|今年は飛ぶと評判の統一球 データ上は「変わったとはいえぬ」 http://www.news-postseven.com/archives/20130528_190606.html

統一球によるホームラン増は事実なのか、きちんと統計解析してそれは変わっていないことを証明しています。サイエンティフィックにはもう少し言及するべきと考えますが、一般向けには読みやすくなっています。

以前はこんな記事もありました。

ビッグデータ化するスポーツ界 #BLOGOS http://blogos.com/article/41654/

野球のセオリー 実は錯覚であることが判明 http://mimizun.com/log/2ch/news/1229761042/

上記2つはとかくその場の印象で語られやすい野球の言葉(セオリーという言い方をしていますが和訳すると理論であり、サイエンスの世界で使われるものと全く異なります。最も近いのはmythではないでしょうか)を数値を用いてサイエンティフィックに解明した記事です。特に後者の記事については当初はご覧のとおりかなり叩かれている文言も目立ちます。あたかも筋道立てて事実を究明しそれを説得ているのに、感情的に詰られる(なじる:非難する)といった言った理不尽なやり取りかのようにも見えます。元ネタが2chだということもありますが…。

スポーツにはモチベーションは非常に重要な部分であり、否定しません。一方で上記の証明は必須です。その住み分けをきちんとするべきでしょう。これからの日本のスポーツは従前のままでは進歩はしません。上記のようなインテリジェンスを持ち合わせるべきと考えます。

 

統計解析受託サービス「英語版」を追加しました

これを日本語で宣伝するのも意図が掴みかねますが一応報告いたします。

近々英語サイト作成を視野に入れつつ、本サイトを制作しました。

よろしくお願いいたします。

http://scientific-global.net/the-one-stop-service-for-data-stats-analysis/

 

 

 

We provide you the service of statistical analyses from various medical data and other dataset. This service will be suitable for the persons of medical representative (MR), the buyer required specific scientific/technical knowledge, and all the other persons who want to have scientific evidence.

 

We will serve you a form of report or a presentation style (ex. PPT file) if you bring the dataset to us, using statistic techniques described below:

 

Examples

Some well-known statistical tests and procedures are:

Specialized disciplines

Main article: List of fields of application of statistics

Statistical techniques are used in a wide range of types of scientific and social research, including: biostatistics, computational biology, computational sociology, network biology, social science, sociology and social research. Some fields of inquiry use applied statistics so extensively that they have specialized terminology. These disciplines include:

In addition, there are particular types of statistical analysis that have also developed their own specialised terminology and methodology:

Statistics form a key basis tool in business and manufacturing as well. It is used to understand measurement systems variability, control processes (as in statistical process control or SPC), for summarizing data, and to make data-driven decisions. In these roles, it is a key tool, and perhaps the only reliable tool.

(From Wikepedia)

 

In addition, we can provide you the various output forms such as Microsoft Office and Adobe products (original .psd or .ai style is also OK).

 

We have a special taskforce for this service, Ph.D. scientists. We accomplish based on your data and using statistical technique using SPSS, R, various graph software (ex. KaleidaGraph), Java programming or using databases such as MySQL and web output using application servers.

 

We are also able to manipulate the chemical instruments. A gas chromatography (GC) GC/mass spectrometry (GC/MS), GC isotope ratio mass spectrometer (GC/IRMS) for hydrogen, oxygen, carbon and nitrogen, ion chromatography, MALDI-TOFMS and other various mass spectrometry.

 

We also accept the analysis for a guarantee of quality from the chemical analyses using the instruments described above.

 

All services are one-stop service. You can use the summarized reports for your conferences, presentation to medical doctors, and various situations for your better presentations.

 

Please feel free to call or e-mail us to Scientific-Global.net query form.

学術論文を用いた統計解析Tips予定

Scientific-Global.netでは近々学術論文を用いた統計解析のTips集を公表いたします。ここで着目するのはその学問分野ではなく、統計解析がどのようなときに使われているのか、を重点的に解説しようと思います。その使い方をマスターすれば他の分野でも応用がいくらでもきくのでは、と思われます。

今後数回にわたって不定期ですが解説して行きたいと思います。よろしくお願いします。