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hsuetsugu’s diary

ITの技術的なことに関して主に書きます。Rとpythonとd3.jsとAWSとRaspberryPiあたりを不自由なく使いこなせるようになりたいです。

「データの見えざる手」を通してデータ分析とウェアラブルデバイスの考察など

データの見えざる手 ☆☆☆☆☆(5段階) データの見えざる手: ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則作者: 矢野和男出版社/メーカー: 草思社発売日: 2014/07/17メディア: 単行本この商品を含むブログ (2件) を見る日立のビジネス顕微鏡の話。ビジネ…

(35連休)11日目:ARIMAモデルとdlm(動的線形モデル)による販売量予測モデルの検証④ +データサイエンティストという胡散臭い肩書きについて(余談)

これまでやってきたこと 下記の記事通り、Rのdlmとforecastパッケージを使って、BJsalesという150日間の日次販売データを用いて、週次の予測ローリングをやってみています。 http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/25/152818 http://hsuetsugu.hate…

(35連休)10日目:ARIMAモデルとdlm(動的線形モデル)による販売量予測モデルの検証③

前回(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/23/125238)の続きです。 前回のおさらいと訂正 前回、RのBJsalesというデータに対して意図的に欠損値をいれて、dlmとARIMAでの予測結果を比較しました。動機は、繰り返しになりますが、「状態」を推定…

(35連休)9日目:ARIMAモデルとdlm(動的線形モデル)による販売量予測モデルの検証②

前回(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/22/164140)の続きです。 前回のおさらいと予測誤差(RMSE)の算出 前回のおさらい 前回、RのBJsalesという150日間の日次販売量データを用いて、ARIMAとdlmにて、直近98日間(14週間)のデータでの翌週7日間…

(35連休)8日目:ARIMAモデルとdlm(動的線形モデル)による販売量予測モデルの検証

前回やっていたちょっとエンジニアぽい試行(http://hsuetsugu.hatenablog.com/entry/2014/08/21/170046)がうまくいかなくなったので少し気分を変えて、分析モデルっぽいことで確認しておきたかったことをやってみます。 動機 小売や卸の日次・週次販売量予…

BUGS/Stan #3、TokyoR #41 勉強会にいってきました

これまでも資料はよく参考にさせてもらっていましたが、休日に開催されているデータ分析系の勉強会(BUGS/Stan、TokyoR)にはじめて行ってみました。ツイッターとかで、役立つ情報ソースとかをよく発信してくれている人が発表したりしていて、この人はこんな…