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入門ソーシャルデータ データマイニング、分析、可視化のテクニック
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入門ソーシャルデータ データマイニング、分析、可視化のテクニック

マシュー・A.ラッセル【著】, 奥野陽, 佐藤敏紀, 瀬戸口光宏, 原川浩一, 水野貴明【監訳】, 長尾高弘【訳】

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入門ソーシャルデータ データマイニング、分析、可視化のテクニック

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商品詳細

内容紹介
販売会社/発売会社 オライリージャパン/オーム社
発売年月日 2011/11/28
JAN 9784873115139

入門ソーシャルデータ

¥3,740

商品レビュー

3.3

6件のお客様レビュー

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2013/03/12

ノルマ読書。期待が高かった分、ちとイマイチ。「何を分析するか」が沢山あると思ったが、「どう取得するか」が主な感じ。WebAPIコードが長いから仕方ないか。

Posted by ブクログ

2013/02/05

本書はデータマイニングの専門家、Matthew A. Russellによる、Pythonを用いたソーシャルデータマイニングの入門書である。 本書ではWeb上、または個人のメールボックスなどから手に入るソーシャルデータを入手、整形、解析し、視覚化する方法について説明されている。P...

本書はデータマイニングの専門家、Matthew A. Russellによる、Pythonを用いたソーシャルデータマイニングの入門書である。 本書ではWeb上、または個人のメールボックスなどから手に入るソーシャルデータを入手、整形、解析し、視覚化する方法について説明されている。Pythonのスクリプト言語としての使い勝手の良さと、ライブラリの豊富さのおかげで、極めてシンプルなコーディングで目的を達成することができている。後半の章ではNLTKを用いた自然言語処理にも触れられている。 また、実際の運用環境で問題になる、大量のデータの処理時間およびデータの永続化については、CouchDBとmap/reduce、およびRedisなどのいわゆるNoSQL (KVS) を使用することにより解決されており、コーディング例として参考になると思われる。 ただ、全体としては上記NoSQLやNLTKの説明を入れたことにより、内容が分散していることが欠点となっている。また自然言語処理については、本書の説明では (特に日本語環境においては) 不十分であると思われ、Luceneなどを含めて自然言語処理のテキストを別に読む必要があると思われる。 もう1つの欠点は、マイニング手法としてあまり高度な方法が使用されていないことである。多変量解析および統計・確率モデル的な手法に関しての例示が豊富であるとは言えず、その点は同じくオライリーから出版されている「集合知プログラミング」のほうが有用である。 上記で述べた欠点を踏まえて、また、「集合知プログラミング」の内容の充実と比べて、本書は★4つと評価したい。

Posted by ブクログ

2012/08/25

easy_install geopy NLPは本質的に複雑で、まずまずのレベルの成果を上げるのがむずかしい 最新鋭のNLPスタックに強く依存するなら、オープンソースではなく買え sunburst

Posted by ブクログ

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