JapanITWeek秋に行って来た

　IoTやビッグデータ活用、クラウドなどいろんな展示があつまっているJapanITWeek秋に行って来た。
・IoTは、通信モジュール、センサーのような部品系が多い（ソリューションもあったかもしれないけど、目だったのは、OMRONとか、村田とかの部品系。ただ、そもそも、富士通、日立製作所のようなソリューション大手は出ていない）
・通信はLoRaが出ていたり、農業IoT、パナソニックが光ディスクで？など、マイナーなものまで出ている。結構、奥が深い。
・フルオーダーの人工知能９８０００円とか、さかんにしてた（DATUM STUDIO)
・クラウドはそこそこ展示大きい。さくらとか、ニフティとか（最近の展示の特徴）
・ID連携とかもやってた・・そういえば、セキュリティもあった。
・Pepperは、いくつかのブースに数台あったけど・・・
・Fintechもコーナーみたいなかんじで、あった。
・バルテスさんが、テストマップの紹介をしていた。
・Twitterさん強気です。机と人しかいないです・・・


最近、感じるんだけど、展示の人気は２パターン
・ひとつは、センサーと通信メーカーによるIoT（小規模な展示多い）
・もうひとつは、クラウド関係（そこそこ大きい展示が多い）
その合間を縫って、各種ソフト・サービスが展示している。

このJapan IT Weekもまとめてしまうと、そんなかんじ。

Rでの作業の進め方の「基本的な型」

　テストに、基本的な型があると教わってきたので、データ分析の基本的な型を
考えてみる。ただ、抽象的に言ってもなんなので、具体的に。

■基本の型
　　以下の手順で行う
　　　　データ収集
　　　　分析
　　　　表示・報告
　　これを、Rでは、どういう仕組みになっているかを示す。

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■「データ収集」のRの基本
　Rでは、基本的に、データ分析を行うには、
　　　データフレーム＝データ（マトリックス）＋項目名（colname)
　の形にして行う。

　つまり、データを何らかの形で入力して、データフレームにするのが、
データ収集の役割といえる。

　かんたんなところでは、CSVを読み込むread.csv(ファイル名）などがある。

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■「分析」のRの基本
　分析は、データフレームから、「それぞれの分析方法（データとパラメタ）」を実行して
　結果を入れることになる。この分析方法は様々あり、それによって必要なライブラリが
　ちがってくる。たとえば、
　　　K-meansはkmeans
　　　階層型クラスタリングはhclust
　　　SVMはsmv（ライブラリe1071が必要）
　　　決定木はrpart（ライブラリrpart必要）
　　　重回帰はlm
　　　因子分析はfactanal
　などなど・・・

　ただ、これらの分析は、呼べばすぐやってくれる・・・場合もあるけど、下準備がいるものもある
　たとえば、
　　・hclustは距離を入力させるので、データをデータフレーム(ここではdataとすると）でなく
　　　距離の形dist(data)にしたり、
　　・factanalは、分けるグループ数を決めないといけないんで、
　　　（てきとうに決めてもいいけど）スクリープロットを見ることもある
　　　　　（VSS.scree(iris[,1:4])とかする。ライブラリpsychが必要）
　　・このほか、外れ値、欠測値や正規化処理、相関(cor)を求めることが必要なものもある。
　　・また、lmなどでは、モデルを入れる（目的変数~.　みたいな形）

　そして、パラメータはデフォルトではじめやって、結果をみながら、いろいろ調整していくことになる

　つまり、分析では

　　　下準備
　　　分析
　　　結果をみながらパラメータ調整

　が各分析手法ごとにある。

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■「表示・報告」のRの基本の形
　sumaryで、テキストベースで統計に必要な情報はでてくる
　plotで図が出てくるものもある。
　ほかにも、書き出し用のコマンドが様々あり（ファイルに書き出す、イメージとして出力など）
　分析に応じて、出方が変わったり、使えなかったりする。

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Rのコマンドを覚えるとき、使うときは、
　　データ収集：入力用のコマンド？
　　　分析：入力を処理するコマンド？
　　表示・報告：出力するコマンド？
のどれかを区別して覚える必要がある。

分析手法の順番については、またこんど。

学校の現状まとめた「教育ICT リサーチ2016」

日本マイクロソフト、学校の現状まとめた「教育ICT リサーチ2016」公開
http://ict-enews.net/2016/10/24msj/

10月期放送アニメが「放送延期続出」の異常事態。

背景に制作現場の過酷な環境

http://hbol.jp/114251