Kobe.R #2

Kobe.R #2を開催しました。




【開催概要】


Kobe.R #2

URL: http://kobexr.doorkeeper.jp/events/9880

日時: 2014/3/29 Sat. 9:30~12:00

場所: 三宮駅周辺

内容: 時系列データ処理、RでSQL




【参加者とR】

Rの利用頻度・経験について

- 日常使う: 2割

- 使ったことがある: 6割

- はじめて: 2割



【内容】

今回は成り行きまかせで進めました。
発表は特にありません。



【その他】

会後、有志3名で将棋・電王戦の観戦に行きました。

Kobe.R #1

Kobe.R #1を開催しました。



【開催概要】

Kobe.R #1
URL: http://kobexr.doorkeeper.jp/events/9507
日時: 2014/3/15 Sat. 9:30~12:00
場所: 三宮駅周辺
内容: はじめに、発表×3、今後のテーマ



【参加者とR】

Rの利用頻度・経験について
- 日常使う: 2割
- 使ったことがある: 4割
- はじめて: 4割



【発表内容】

1. 「知的情報技術を日用品化する」　

担当: florets1
URL: http://www.slideshare.net/kobexr/ss-32360947
参考: -

内容:
- 10行コードでできる商品購買傾向の可視化
- 消費者の購買前行動履歴の重要性
- ネットワーク解析の事例紹介  

知的情報技術を日用品化する from kobexr

2. 「R入門とGoogleMap+α」

担当: K
URL: http://www.slideshare.net/kobexr/rgoogle-map
参考: -

内容:
- R入門：基本操作と概念
- 位置情報取得とGoogleMap上へのプロット
- GoogleMapを利用した巡回セールスマン問題

R入門とgoogle map ＋α from kobexr

3.  「標本抽出と推定　～小さいデータで精度よく～」

担当: やまつ
URL: http://www.slideshare.net/ssuser3c5220/ss-32360678
参考: サンプリングについてのひとつのお話

内容
- 標本抽出法
- 推定値の平均と分散
- 層化抽出法のメリット　～完全ランダムがベストとは限らない

推定と標本抽出 from 貴之 山津

【今後の開催について】

Kobe.R #2
Kobe.R #3