Rで因子分析→因子得点→クラスタリング

Rで因子分析、コレスポンデンス分析とかの続き

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#　因子得点を求める
#　scoresを指定しないと出てこない
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result <-factanal(mydata,6,rotation="promax",scores="Bartlett")


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#　因子得点をもとにデンドログラムを出す
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kyori <- dist(result$scores, method = "euclidean")
hcl <- hclust(kyori)
plot(hcl)


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#　因子得点をもとにクラスタリング
#　デンドログラムから、何個のクラスタか決める
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kmeans(result$scores,5)

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【参考文献】
http://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/3250_107c2910fec74c68a443a0769e8d22d9.html

※おまけ
ヘッダー＆列の名前つきCSV読み込み
read.csv("sample_data.csv",header=T,row.name=1)

【参考文献】
http://cse.naro.affrc.go.jp/takezawa/r-tips/r/40.html

HTML5、アジャイル開発、フレームワーク(ルールエンジンとCIツール）がポイント

超高速開発＆エンタープライズアジャイル２０１４

に行って来た！
立ち見が出るほどいっぱいで、中継用モニターと席が外に用意されたほど。

その中からまずは、基調講演

金融系基幹業務へのアジャイル適用事例
～ハイブリッドアジャイルによる保険申し込みシステムの構築～

をメモメモ

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・はじめてのこと

東京海上日動システムズ
・会社概要
・ビジネススキーム
　　アプリケーションオーナー
・アプリケーションオーナー制度
　　ビジネス部門とIT部門の責任明確化
　　作ったシステムが要求どうりか確認
　　効果測定
・Chalenge50
　　いままで：トラブル最小
　　今後：ビジネスの効果
　　作らないで済むものは作らない
　　半分くらいにする（５０）

あんしんらくらく手続き
・生命保険申し込み手続きの流れ
　画面イメージ
　ねらいと特徴
　　ペーパーレス
　　物流レス
　　不備レス
　　点検レス
　　照会応答レス
　システム構成
　　Web、メインフレーム
・３つのポイント
　マルチデバイス（HTML5)
　アジャイル開発(業務適合性）
　　　ユーザーインターフェース
　　　リスクの軽減
　　　同じ場所で即断即決
　　　イテレーション１．５ヶ月
　　　正常パターンを先に作って、後で異常系
　　　スプリント２週間
　フレームワーク
　　　自動査定（ルールエンジン）→ノンコーディング
　　　　→意思決定表で見える化
　　　CIツール
　　　　リグレッションテスト
　　　　→アジャイルをささえるのに必要

評価
・開発量
　　同規模のものと比較し、２割程度工数削除？
　　HTML5,ルールエンジンによる開発量低下
・スピード
　　１．５ヶ月短縮＋要望取り込み
・ビジネス面
　　順調に伸びている
　　事務ミス・不備→へる
・代理店さんからの声
　　事務処理減った

アジャイル開発
・マインド
　　必要な機能
　　変化を歓迎
　　進化成長
・状況の見える化と開示
　　バーンダウンチャート
・レビュー
　　動くものを評価する
・つくらないでつくる
　　変更：価値を生み出す源泉
　　　→マインドチェンジ
　　　　自動化、ノンコーディング
・ドキュメント作成方針
・カイゼン
・課題
　　コミュニケーション：離れた場所でできるか
　　品質指標・生産性評価
　　タスクの優先順位付け
　　ビジネス部門の理解
　　開発パートナー契約方法
　　思想・背景の継承
・まとめ
　　マインドが高まれば、不向きといわれるものも乗り越える