グループによる2次属性づけ|プロ野球データでクロス集計with Tableau 第9回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量(約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第3回目の今回は、実践編として、Rを用いた決定木の実装について説明しています。 Rでの決定木の...
プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第2回目の今回は、理論編として、決定木とは何かと、決定木の代表的なアルゴリズムであるCARTアル...
はじめに 本連載は、連載シリーズ「プロ野球データでクロス集計 with Tableau」および、「プロ野球データでロジスティック回帰の実践 with R」の続編になります。 「データで楽しむプロ野球」さんにある、2014年のプロ野球の全打...
プロ野球データでロジスティック回帰分析を行った結果を公開します 本稿では、プロ野球の打席データで、実際にロジスティック回帰分析を行った事例を紹介します。具体的には、その打席が「安打」か「凡打」かの確率が、ボールカウント、ストライクカウント...
はじめに 弊社では、「複雑なモデルではなく、2次属性付与とクロス集計でデータからの知見はほとんど得られる」と主張しております。統計学の世界でも、「同じような分析結果が得られるならば、簡単な分析手法の方が望ましい」と言われておりますので、こ...