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道玄坂Lt#2 wdkz

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道玄坂LT祭り第2回(統計、機械学習、データ抽出)での発表資料「ぼくもTableau」です。

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道玄坂Lt#2 wdkz

  1. 1. ぼくもTableau featuring R 2015/03/12 道玄坂LT#2@株式会社サイバーエージェント 和田 計也 サイバー系
  2. 2. 2015/03/12 この発表は個人 の見解であり、 所属する組織の 公式見解では ありません。 いつもの サイバー系 2
  3. 3. 2015/03/12 u和田 計也(@wdkz) ! ! u 静岡県袋井市出身 ! ! uサイバー系企業でエンジニアやってます u 最近は松浦亜弥ばっか聴いてます 自己紹介 サイバー系 3
  4. 4. 2015/03/12 またTableauの話します サイバー系 4
  5. 5. 2015/03/12 Tableau with R サイバー系 5 TableauがVersion8.1 から正式にRの 統合 をサポート それまではPL/Rという、 PostgreSQLからRを使う 仕組みを使って、強引 にSQLから利用していた (人もいる)
  6. 6. 2015/03/12 Tableau からRを使うやり方 サイバー系 6 Rを起動してRserveを起動する テーブルを読み込む 「計算フィールドの作成」からRを使う SCRIPT_STR() #returnが文字列 SCRIPT_BOOL() #returnがTRUE/FALSE SCRIPT_INT() #returnが整数値 SCRIPT_REAL() #returnが実数値 ! SCRIPT_.*( Rコード , …) #…はTableauから入力する項目
  7. 7. 2015/03/12 Tableau with RのHello World サイバー系 7 前準備①:Rを起動 前準備②:Rserveを起動
  8. 8. 2015/03/12 Tableau with RのHello World サイバー系 8 何かデータに繋がないと 何もできないので適当に サンプルデータに繋いでみた 計算フィールドを選ぶ 計算フィールドをちょっと書いて
  9. 9. 2015/03/12 Tableau with RのHello World サイバー系 9 ドラッグ
  10. 10. 2015/03/12 Tableau からRを使うやり方 サイバー系 10 次   いきます
  11. 11. 2015/03/12 Tableau でk-means サイバー系 11 みんな大好き、irisデータ
  12. 12. 2015/03/12 Tableau でk-means サイバー系 12 花びら がく
  13. 13. 2015/03/12 Tableau でk-means サイバー系 13
  14. 14. 2015/03/12 Tableau でk-means サイバー系 14 計算フィールドの説明 SCRIPT_STR("dat <- data.frame(Petal_length = .arg1, #data.frameを生成 Petal_width = .arg2, Sepal_length = .arg3,  Sepal_width = .arg4 ); km3 <- kmeans(x = dat, #ここでk-means centers = .arg5[1]); as.character(km3$cluster)”, #これがReturnされる SUM([Petal length]), #.arg1 SUM([Petal width]), #.arg2 SUM([Sepal length]), #.arg3 SUM([Sepal width]), #.arg4 [cluster_num] #.arg5(クラスタ数) ) ☆所属クラスタは本来integerだが、tableau内でカテゴリとして扱いたいので as.character()してSTR型で返す。あえてね。
  15. 15. 2015/03/12 Tableau でk-means サイバー系 15
  16. 16. 2015/03/12 Tableau からRを使う場合の留意点 サイバー系 16 ここに一列追加するイメージ ☆元のテーブルの行数と同じ長さの(Rで言う)vectorを一列追加することしか  許されない!制約強すぎ!!
  17. 17. 2015/03/12 Tableau でlogistic Regression サイバー系 17 ☆制約のある中で無理矢理やってみたが、  これじゃない感満載 予測値
  18. 18. 2015/03/12 理想:glm サイバー系 18 ☆これしたいじゃないですか:変数重要度 ☆これしたいじゃないですか:効果量
  19. 19. 2015/03/12 理想:決定木 サイバー系 19 ☆これしたいじゃないですか:とりあえず決定木 みんな大好き、titanicデータ
  20. 20. 2015/03/12 理想:randomForest サイバー系 20 ☆これしたいじゃないですか:予測精度 ☆これしたいじゃないですか:変数重要度
  21. 21. 2015/03/12 Tableau with Rの現実 サイバー系 21 全部ムリ
  22. 22. 2015/03/12 頑張れTableau サイバー系 22 ☆ふむふむ、画像はイケるのね 出典:Whitepaper Tableau と R について よく寄せられる質問
  23. 23. 2015/03/12 Tableauで決定木&randomForest(再) サイバー系 23 ☆ふむふむ、画像はイケるのね Rで画像を出力して、 そのファイルをこれで 指定しておく
  24. 24. 2015/03/12 TableauでdeepLearning(h2o使う) サイバー系 24 http://wk.tk/19Dsr3
  25. 25. 2015/03/12 まとめ サイバー系 25 u スピーカー欲しい人、9,800円を上限で譲ります ! ! ! ! ! ! 条件1:捨てない売らない 条件2:アンプを用意できる これ↓の一個まえの型(GX100)左右ペア もうさ、Shinyでよくね?

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