井上いろは

主成分分析（Principal Component Analysis、PCA）についてのメモ 【目次】 主成分分析とは 主成分軸の作り方 分散の最大化（ラグランジュの未定乗数法） 第１主成分を作る場合 第ｐ主成分を作る場合 次元削減の基準 寄与率と累積寄与率 カイザー基準とスクリー基準 計算手順のまとめ Pythonコード 参考 主成分分析とは 相関のある特徴量から、互いに無相関の合成変数を作る手法である。この合成変数を主成分（Principal components）という。 主成分は特徴量の数だけ作ることができ、p次元の特徴量からp個の主成分ができる。このうち寄与率の高い主成分を選択するこ…

このページに辿り着いたあなたなら「マーケティングリサーチや市場調査が学べるおすすめの本」を探していることだろう。 このブログ「Mission Driven Brand」は、外資系コンサルティングファームと広告会社の両方のキャリアを持つ筆者が、ブランディングやマーケティング・ビジネスにおける「できない、わからない」の課題解決を目指しているブログだ。 このブログを運営していると「おすすめの本を紹介して欲しい」という問い合わせを頂くことが多い。 各解説記事でもおすすめマーケティング本を紹介しているが、今回はブランディングやマーケティングに必須の「マーケティングリサーチ」に関する本を、入門書から専門書…

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マンガでわかる統計学 因子分析編 作者:高橋 信,井上 いろは,トレンド・プロ 発売日: 2006/10/26 メディア: 単行本 www.kinokuniya.co.jp 目次プロローグ あなたと私の因子分析第１章 アンケートの基礎知識第２章 調査票と質問第３章 数学的な基礎知識第４章 主成分分析第５章 因子分析付録 さまざまな分析手法 著者等紹介高橋信［タカハシシン］１９７２年新潟県生まれ。九州芸術工科大学（現・九州大学）大学院芸術工学研究科情報伝達専攻修了。データ分析業務やセミナー講師業務に従事した後、現在は著述業（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）※書籍に掲載…