第32回プログラミング生放送勉強会で発表したスライドです。

1. コミュ障の俺が、自分と近い
特徴のヤツを探す
#32 @
2014.12.20
@wonder_zone(缶これ)

2. 注意
unityの話ではありません

3. 名前:@wonder_zone(缶これ)
趣味:ウインドウショッピング
興味あること:機械学習、生存時間解析
研究で使用:SAS
趣味で使用:R，Python
最近の様子:卒論の進捗良好
統計分析とかやってます

4. こんなヤツです

5. 突然ですが、
この中でプロ生初参加の
方、挙手！

6. 多いですね…！！！

7. プロ生は過去に何度か
参加。今回がn年ぶり。
（・・・マジで忙しかったんです）
＿人人人人人人人人人人人人人人人人＿
＞ 相変わらずプロ生ちゃんは天使 ＜
￣Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y^Y￣

8. 知らない人が多い！！
今日はボッチだ…

9. 私はコミュ障(人見知りが
激しい)だと思ってます。
誰に話しかけたらええか
わからん！どうしよ！

10. ここで私の自己紹介を
振り返ってみよう

11. 名前:@wonder_zone(缶これ)
趣味:ウインドウショッピング
興味あること:機械学習、生存時間解析
研究で使用:SAS
趣味で使用:R，Python
最近の様子:卒論の進捗良好
統計分析とかやってます

12. 名前:@wonder_zone(缶これ)
趣味:ウインドウショッピング
興味あること:機械学習、生存時間解析
研究で使用:SAS
趣味で使用:R，Python
最近の様子:卒論の進捗良好
統計分析とかやってます

13. そうだ！
のび太（藤子・F・不二雄「ドラえもん」）

14. ぶんせきで
みつけてみよう
おともだち
(詠み人知らず)
松尾芭蕉氏

15. 【使った手法】
数量化三類
(コレスポンデンス分析)

16. あるサンプルについて、カテゴリーに対する反応項目が
与えられているデータにおいて、類似した項目を分類し
たり、データが持つ潜在的な特性を調べたりする手法
(例)
サンプル:飲料水の名称
カテゴリー:各質問項目についてYes/No
今日は詳しい数理的な話についてはパスします
ってなんですか～？
シャーロック・シェリンフォード
（探偵オペラ ミルキィホームズ）

17. イケメン チョロい 優しい 面白い
柳さん 0 0 0 1
関川さん 0 1 0 0
麻生さん 1 1 0 0
阿部さん 0 1 1 0
小泉さん 1 1 0 1
野々村さん 0 0 1 1
山中さん 0 1 0 1
どんな感じのデータ？
サンプル(行)、カテゴリー(列)
反応(1)、無反応(0)

18. イケメン チョロい 優しい 面白い
柳さん 0 0 0 1
関川さん 0 1 0 0
麻生さん 1 1 0 0
阿部さん 0 1 1 0
小泉さん 1 1 0 1
野々村さん 0 0 1 1
山中さん 0 1 0 1
どんな感じのデータ？
サンプル(行)、カテゴリー(列)
反応(1)、無反応(0)
このデータは実在する
人物とは一切関係あり
ません！！！！！

19. 使ったのはR言語
Why？
 無料
 パッケージが充実

20. なんでや！無料の
University Edition
があるやんけ！
なんでや！
pandas・Numpyが
あるやんけ！
・・・

22. 今回の参加者の中で、過去に東京で開
催されたプロ生各回について「参加か
キャンセル」 or 「いずれでもない」
というデータを用いて、数量化三類を
適用。

23. 私と近い位置にプロットされている人
を見つけたら、その人が私と近い特徴
のヤツ！
その人と話せばいい！！！
矢神月（大場つぐみ・小畑健「DEATH NOTE」）

24. したこと パッケージ
atndから今まで東京で開催されたプ
ロ生の参加・キャンセルした人の
データを入手
ただし、今回(#32)のデータについて
は参加者のみ
rvest
for文とかをガンガン回して0 or 1の
2値データを生成
標準
数量化三類を適用し、スコアを算出 MASS
得られたスコアをよりきれいな散布
図にプロット
ggplot2

25. したこと パッケージ
atndから今まで東京で開催されたプ
ロ生の参加・キャンセルした人の
データを入手
ただし、今回(#32)のデータについて
は参加者のみ
rvest
for文とかをガンガン回して0 or 1の
2値データを生成
標準
数量化三類を適用し、スコアを算出 MASS
得られたスコアをよりきれいな散布
図にプロット
ggplot2

26. したこと パッケージ
atndから今まで東京で開催されたプ
ロ生の参加・キャンセルした人の
データを入手
ただし、今回(#32)のデータについて
は参加者のみ
rvest
for文とかをガンガン回して0 or 1の
2値データを生成
標準
数量化三類を適用し、スコアを算出 MASS
得られたスコアをよりきれいな散布
図にプロット
ggplot2

27. したこと パッケージ
atndから今まで東京で開催されたプ
ロ生の参加・キャンセルした人の
データを入手
ただし、今回(#32)のデータについて
は参加者のみ
rvest
for文とかをガンガン回して0 or 1の
2値データを生成
標準
数量化三類を適用し、スコアを算出 MASS
得られたスコアをよりきれいな散布
図にプロット
ggplot2

28. したこと パッケージ
atndから今まで東京で開催されたプ
ロ生の参加・キャンセルした人の
データを入手
ただし、今回(#32)のデータについて
は参加者のみ
rvest
for文とかをガンガン回して0 or 1の
2値データを生成
標準
数量化三類を適用し、スコアを算出 MASS
得られたスコアをよりきれいな散布
図にプロット
ggplot2

29. サンプル(行)
#32の参加者
カテゴリー(列)
今までの東京で開かれたプロ生勉強会
イメージ

30. 【注意】
• MASSパッケージ内のcorresp関数で
は、全て0の行があるデータは扱え
ないため、該当する参加者（＝該当
データ内での初参加者）は除外
• なぜか2013/12/21実施の#27＠品川
はatndのページがリンク切れしてて
見つからなかった

31. 結果

35. ・・・

36. L（大場つぐみ・小畑健「DEATH NOTE」）

37. ( ^o^)＜プロ生来た！でも知らん人多いなぁ。
( ˘⊖˘) 。o（誰となら仲良くなれそうだろう？)
|数量化三類| ┗(☋｀ )┓三
( ◠‿◠ ) ☛いねえよ、そんなの
▂▅▇█▓▒░('ω')░▒▓█▇▅▂うわあああああああ