Soumettre la recherche
Mettre en ligne
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 【後編】 オープンデータ 分析 - 頻出パターン の作成・可視化 -
•
4 j'aime
•
2,755 vues
KSK Analytics Inc.
Suivre
XML形式のデータから頻出パターンを発見し可視化する方法
Lire moins
Lire la suite
Données & analyses
Signaler
Partager
Signaler
Partager
1 sur 14
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
【KSKアナリティクス】 NYSOL インストール (Windows 64 bit 編)
【KSKアナリティクス】 NYSOL インストール (Windows 64 bit 編)
KSK Analytics Inc.
#TokyoR 39 高速に前処理するNYSOL
#TokyoR 39 高速に前処理するNYSOL
Satoshi Kitajima
【KSKアナリティクス】 【前編】 オープンデータ 分析 - XML ファイルからデータ抽出・整形 -
【KSKアナリティクス】 【前編】 オープンデータ 分析 - XML ファイルからデータ抽出・整形 -
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 データ準備編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 データ準備編
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客数の確認編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客数の確認編
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客の年齢を計算編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客の年齢を計算編
KSK Analytics Inc.
オープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「Revolution R Enterprise (RRE) ※Rの商用版」のご紹介
オープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「Revolution R Enterprise (RRE) ※Rの商用版」のご紹介
Satoshi Kitajima
SASより高速なRevolution R Enterprise
SASより高速なRevolution R Enterprise
Satoshi Kitajima
Recommandé
【KSKアナリティクス】 NYSOL インストール (Windows 64 bit 編)
【KSKアナリティクス】 NYSOL インストール (Windows 64 bit 編)
KSK Analytics Inc.
#TokyoR 39 高速に前処理するNYSOL
#TokyoR 39 高速に前処理するNYSOL
Satoshi Kitajima
【KSKアナリティクス】 【前編】 オープンデータ 分析 - XML ファイルからデータ抽出・整形 -
【KSKアナリティクス】 【前編】 オープンデータ 分析 - XML ファイルからデータ抽出・整形 -
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 データ準備編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 データ準備編
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客数の確認編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客数の確認編
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客の年齢を計算編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客の年齢を計算編
KSK Analytics Inc.
オープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「Revolution R Enterprise (RRE) ※Rの商用版」のご紹介
オープンソースのデータ分析ソフト3製品「RapidMiner」「NYSOL」「Revolution R Enterprise (RRE) ※Rの商用版」のご紹介
Satoshi Kitajima
SASより高速なRevolution R Enterprise
SASより高速なRevolution R Enterprise
Satoshi Kitajima
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
KSK Analytics Inc.
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
ossanalytics
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
Toru Takahashi
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
KSK Analytics Inc.
レボリューションR(RRE)のご紹介
レボリューションR(RRE)のご紹介
Satoshi Kitajima
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
Insight Technology, Inc.
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
Elasticsearch
build2017のazure関連情報まとめ
build2017のazure関連情報まとめ
裕之 木下
Paging Libraryの基本的な使い方について
Paging Libraryの基本的な使い方について
ichirokato5
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
ktaro_w
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
SmartNews, Inc.
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
Google Cloud Platform - Japan
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
Yosuke Katsuki
Elasticsearch at Makuake
Elasticsearch at Makuake
Yoshiaki Yoshida
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
Google Cloud Platform - Japan
Alteryxの紹介とデモ
Alteryxの紹介とデモ
Yosuke Katsuki
Crystal Ball - Data analysis
Crystal Ball - Data analysis
KaitoKojima
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
Sotaro Kimura
Contenu connexe
Tendances
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
KSK Analytics Inc.
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
ossanalytics
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
Toru Takahashi
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
KSK Analytics Inc.
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
KSK Analytics Inc.
レボリューションR(RRE)のご紹介
レボリューションR(RRE)のご紹介
Satoshi Kitajima
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
Insight Technology, Inc.
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
Elasticsearch
build2017のazure関連情報まとめ
build2017のazure関連情報まとめ
裕之 木下
Paging Libraryの基本的な使い方について
Paging Libraryの基本的な使い方について
ichirokato5
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
ktaro_w
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
SmartNews, Inc.
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
Google Cloud Platform - Japan
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
Yosuke Katsuki
Elasticsearch at Makuake
Elasticsearch at Makuake
Yoshiaki Yoshida
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
Google Cloud Platform - Japan
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
Google Cloud Platform - Japan
Alteryxの紹介とデモ
Alteryxの紹介とデモ
Yosuke Katsuki
Tendances
(20)
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 顧客を男女別に分割編
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
RapidMinerのご紹介(ラピッドマイナーの5つの重要ポイント)2013年12月
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
ビッグデータ分析基盤を支えるOSSたち
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
【KSKアナリティクス】会社案内・事例紹介
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
【KSKアナリティクス】製品・サービス案内
レボリューションR(RRE)のご紹介
レボリューションR(RRE)のご紹介
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
[data analytics showcase] B11: ビッグデータを高速に検索・分析する「Elasticsearch」~新プラグイン「Graph」...
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
あらゆる検索を叶えるElastic Workplace Search
build2017のazure関連情報まとめ
build2017のazure関連情報まとめ
Paging Libraryの基本的な使い方について
Paging Libraryの基本的な使い方について
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
Elasticsearchのサジェスト機能を使った話
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
SmartNewsのニュース配信を支えるサーバ技術 / Kazhiro Sera @ SmartNews,Inc. #jjug_ccc
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
[Cloud OnAir] そのデータ、今すぐ分析したくありませんか? クラウドを活用したリアルタイムなデータ分析の方法をお教えします (LIVE) 20...
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
[Cloud OnAir ] #03 No-ops で大量データ処理基盤を簡単に構築する
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
データ分析基盤構築のポイントと関連クラスメソッドサービスの紹介
Elasticsearch at Makuake
Elasticsearch at Makuake
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
[Cloud OnAir] ビジネスを変革する!クラウドを活用したデータ分析基盤の第一歩 (LIVE) 2018年4月12日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
[Cloud OnAir] Google Cloud の考える次世代ハイブリッドクラウドとは? 2019年8月22日 放送
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
[Cloud OnAir] 良いデータのために良い可視化ツールを使いましょう! 2019年11月7日 放送
Alteryxの紹介とデモ
Alteryxの紹介とデモ
Similaire à 【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 【後編】 オープンデータ 分析 - 頻出パターン の作成・可視化 -
Crystal Ball - Data analysis
Crystal Ball - Data analysis
KaitoKojima
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
Sotaro Kimura
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
Satoru Ishikawa
【KSKアナリティクス】 RapidMiner 紹介 (short)
【KSKアナリティクス】 RapidMiner 紹介 (short)
KSK Analytics Inc.
Contrail deploy by Juju/MAAS
Contrail deploy by Juju/MAAS
Ikuo Kumagai
Crystal Ball - 7.Difine Assumption(fitting)
Crystal Ball - 7.Difine Assumption(fitting)
KaitoKojima
Splunk 7.0の概要及び新機能
Splunk 7.0の概要及び新機能
Kunihiko Ikeyama
Similaire à 【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 【後編】 オープンデータ 分析 - 頻出パターン の作成・可視化 -
(7)
Crystal Ball - Data analysis
Crystal Ball - Data analysis
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
Kinesis Analyticsの適用できない用途と、Kinesis Firehoseの苦労話
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
データ分析を支える技術 データ分析基盤再入門
【KSKアナリティクス】 RapidMiner 紹介 (short)
【KSKアナリティクス】 RapidMiner 紹介 (short)
Contrail deploy by Juju/MAAS
Contrail deploy by Juju/MAAS
Crystal Ball - 7.Difine Assumption(fitting)
Crystal Ball - 7.Difine Assumption(fitting)
Splunk 7.0の概要及び新機能
Splunk 7.0の概要及び新機能
【KSKアナリティクス】 NYSOL 使い方 【後編】 オープンデータ 分析 - 頻出パターン の作成・可視化 -
1.
NYSOL Partner KSK
Analytics 高速に前処理するNYSOL 株式会社KSKアナリティクス 使い方 【後編】オープンデータ分析 -頻出パターンの作成・可視化- 2016/03/18
2.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 2 後編では以下のような可視化を行います。 NYSOL Blog http://www.nysol.biz/#!blog/c1ysn
3.
NYSOL Partner KSK
Analytics 前編をご覧になっていない方は まずは以下をご覧下さい。 © KSK Analytics Inc. 3 NYSOL 使い方 【前編】オープンデータ分析 - XMLファイルからデータ抽出・整形 - http://www.slideshare.net/ksk-ada/ksk-xml
4.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 4 前回はXMLデータをCSVに変換し、 head menu1405.csvと入力して データの中身を確認しました。 menu1405.csvの先頭から 10行を確認出来ます。 明石高専オープンデータ「学生食堂メニュー」 http://www.akashi.ac.jp/guide/opendata#cafemenu
5.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 5 よく出現する食堂メニューの組合せを探ります。 mtra2g.rb s=0.025 tid=Date item=Name i=menu1405.csv eo=pattern.csv と入力して下さい。
6.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 6 mtra2g.rb (アイテム類似度グラフの構築コマンド) s=0.025 : 最小支持度 (全トランザクション数に対する割合) sで指定する値以上の組合せを出力 tid=Date : 日付単位で、 item=Name : メニューの組合せを探る。 i=menu1405.csv : 入力ファイル eo=pattern.csv :出力ファイル
7.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 7 head pattern.csvと入力して下さい。 以下のようなCSVファイルが出力されていれば OKです。 先頭から 10行分
8.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 8 「node1」、「node2」、「support」の項目列だけ 抽出します。 mcut f=node1,node2,support i=pattern.csv o=edgelist.csv と入力して下さい。
9.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 9 head edgelist.csvと入力して下さい。 以下のようなCSVファイルが出力されていれば OKです。 先頭から 10行分
10.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 10 メニュー全体のつながりを可視化します。 mgv.rb ei=edgelist.csv ef=node1,node2 ev=support o=graph.dot と入力して下さい。
11.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 11 環状レイアウトで、メニューのつながりを可視化しま す。 circo -Tpng graph.dot > graph.png と入力して下さい。 ダブルクリックして下さい。
12.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 12 以下のようなものが表示されるか確認して下 さい。 NYSOL Blog http://www.nysol.biz/#!blog/c1ysn
13.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 13 NYSOL Community http://www.nysol.biz/#!community/csv0 ご不明な点はこちらへお気軽にご質問下さい
14.
NYSOL Partner KSK
Analytics © KSK Analytics Inc. 14 NYSOL Blog http://www.nysol.biz/#!blog/c1ysn BlogではNYSOLの使い方を連載中!!
Télécharger maintenant