ＢＩと、ＢＡ（データマイニング）、ＢＭ（ビジネスモデリング）をざっくり分けてみた

こんなかんじかなあ・・・

　　ＢＩ
　　ＢＡ→データマイニングなどのビジネスアナリシス
　　ＢＭ→ビジネスモデリング

をざっくり分けると・・
（独断と偏見です。何の根拠もありません）

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■ＢＩ
データ解析（１、２変量中心）

＜＜主な内容＞＞
１変数
　代表値
　　　平均値(メジアン、モード）、分散（標準偏差）、歪度、尖度
　図
　　　ヒストグラム、箱ひげ

２変数
　　質的データ
　　　　クロス表
　　量的データ
　　　　代表値：相関係数（共分散）
　　　　図：散布図

多変数→２変数
　　ＯＬＡＰ
　　　　ドリル、スライス、ダイス

検定
　　ｔ検定
　　分散分析（ここじゃない？）
　　カイ２乗検定（ここじゃない？）

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■ＢＡ
多変量解析、予測、データマイニング、機械学習

＜＜主な内容＞＞
多変量解析
　　主成分分析
　　因子分析
　　多次元尺度法
　　（多変量回帰→回帰に）
　　数量化Ⅲ類、Ⅳ類

クラスタリング
　　階層型クラスタリング
　　非階層型クラスタリング
　　　　k-means
　　　　k-nn

分類
　　判別分析
　　サポートベクタマシン
　　ニューラルネットワーク
　　回帰木
　　決定木

相関
　　アソシエーション分析

回帰
　　一般化線形モデル
　　　　一般線形モデル
　　　　　　多変量解析
　　　　　　数量化Ⅰ類
　　　　ロジスティック
　　　　ポアソン

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■ＢＭ
統計的なモデルを作成する

＜＜主な内容＞＞

ベイズ関係？
　　階層ベイズ
　　確率過程
　　　ディリクレ
　　　中華レストラン
　　ＬＤＡ

グラフィカルモデリング
　　共分散構造分析（構造方程式モデリング、SEM）
　　ベイジアンネットワーク

パス解析

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なかんじかしら・・
理解していない手法もあるので、まちがってるかもしれないし、
ビミョーなものも、いくつもあるので（特に回帰は、どっちでも・・というのが）
大雑把な話です。


参考

エンジニア長期インターン GREE Studio 2010 5日目
http://labs.gree.jp/blog/2010/09/1310/

（この内容をＢＡとしました）


データ分析の基本まとめ
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/7b2e81bc9c3e49f2b304e55bbb12b1d8

（この内容をＢＩにしました）

「クラウドで失敗するための10の秘訣」って（＾＾；）

Interopで、@ibuchoが講演するらしいよ・・・

三井情報の

Interop Tokyo 2013　出展のご案内
http://www.mki.co.jp/event_news/event_news_2013/interop2013.html


の「■弊社ブース　 ステージプレゼン」の6/13（木）15:30 - 16:00

１時間後の競馬の予測をするために、データクレンジングを２時間しても、意味は無い。

データクレンジングはたしかに大事。
でも、銀行の名寄せとは違い、
データ解析の場合、
「手持ちのデータをすべてクレンジングしないと処理できない」
というわけではない。

そもそも、
１時間後の競馬の予測をするために、データクレンジングを２時間しても、意味は無い。
クレンジング後に予測をして、レースが終わった後に当てても、何の意味も無い。

この場合、データクレンジングよりも、予測時間のほうが重要になる。

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では、どうするのか？

この場合は、乱数を振る。

すべてのデータをクレンジングし、処理する時間がないのであれば、
限られたデータをクレンジングし、処理するしかない。

データを(無作為に）限定し、絞り込むために、乱数をつかって、
無作為抽出する。

そして、抽出されたデータの散布図、クロス集計、ヒストグラム、箱ひげ図などを
みながら、おかしなデータをチェックし、クレンジングする。

このとき、さらに詳細な、決定木とかを分析する時間がないのであれば、
データだけをみて判断するとかも、ありなのではないか？

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利益に見合わない解析（費用のほうが、利益より多額になる解析）や、
結果を知っても意味ない解析（予測しようとする時点よりも後に予測結果がわかる解析）は、
解析する意味が無い。

あくまでも、時間と費用に見合った解析をするべきで、
それを前提として、精度を追い求めることになる。

「合格体験記」はSNS時代にはすごく危険

きけんです。きけんすぎますう（＞＿＜！）

顔写真＋大学・学部名＋氏名→Facebookで検索

某（中央線と総武線は通るけど、山手線は通らない）学院の広告ですね、わかります・・・


予備校の「合格体験記」はSNS時代にはすごく危険
http://anond.hatelabo.jp/20130602135046


Ｐ．Ｓ　
これって、企業サイトの採用のところの、
「先輩の紹介」とかいうのも、そうだよね・・・

あれは、一般に部署名とか名前が書いてあるわけで、これをFacebook
なんかで照合すると・・・

・・・婚活とか、ヘッドハンティングに、利用できる？