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『坊っちゃん』自筆原稿 読みやすい文章とは、流れるように読める文章だ。難しい言葉はいらない。気のきいた言葉もいらない。文頭から文末まで振り返ることなく読める文章が、最も美しい。 読みやすさの基準は客観的なものだ。読み手には様々な人がいる。老若男女すべての人に対して読みやすい文章を書くのは難しい。ただ、綺麗な文章を書こうとする意識は持ちたい。 文章を書く上で意識すべき技法を紹介する。 常体と敬体 常体とは「だ・である」調の文章であり、敬体とは「です・ます」調の文章を指す。それぞれにメリットとデメリットがある。 常体は、自分の意思を力強く伝える事ができるが、我の強い文章になる。敬体は、優しい印象で共感を得やすいが、まわりくどい文章になる。 常体と敬体を織り交ぜて書く手法もある。まずは自分で試してみて、書きやすい文体を見つければいい。 文章の始まりは短く 最初の一文は短いほうがいい。インパクトが

googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =

The Top Three hottest new majors for a career in technology : Microsoft JobsBlog マイクロソフトの採用活動などを記しているブログ「Microsoft JobsBlog」に8月23日付けでポストされたエントリ「The Top Three hottest new majors for a career in technology」（テクノロジー分野でもっとも熱い、3つの専門性とは）では、長期的に見て次の3つがホットな分野だと挙げられています。 Data Mining/Machine Learning/AI/Natural Language Processing （データマイニング／機械学習／人工知能／自然言語処理） Business Intelligence/Competitive Intelligence （ビジ

「広める価値のあるアイディアを」ということで主にテクノロジー・エンターテイメント・デザインの3ジャンルを扱う「TED」は公式サイト上で数々のスピーチ＆プレゼンムービーを日本語字幕付きで公開しています。非常に興味深いものからそうでないものまで、講演する人の実力は多岐にわたっているのですが、数多のプレゼンを統計学のアプローチから解析し、TEDにおける史上最高のプレゼンと史上最低のプレゼンの条件をプレゼンするというすさまじい講演がかなり秀逸です。 Lies, damned lies and statistics (about TEDTalks) | Video on TED.com http://www.ted.com/talks/lang/jpn/lies_damned_lies_and_statistics_about_tedtalks.html もし今TEDのホームページに行くと延べ1週間

今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO