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ソフトウェア開発白書 生産性


「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人





「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 1 1 定期的なデータ収集と発行 1 2 構成と主な掲載内容 1 3 主なデータ項目とメトリクス 1 4 留意事項 2.新たな試行 分析結果の解説 2 1 生産性変動要因の分析 (生産性変動要因を勘案した工数見積り の妥当性評価に向けて) 2 2 信頼性変動要因の分析 (信頼性変動要因 

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 本書を含むこれまでのデータ白書の特徴は、以下の通りである。 ・データ白書 2005: SEC による企業横断的データ収集・分析の基盤構築、初期分析の実施。 ・データ白書 2006:新機開発プロジェクトを中心とした主な要素(規模、工期、工数、生産性など)の 関係分析、QCD 及び規模について予実分析(計画と実績の分析)。

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ソフトウェア開発データ白書と 定量データの活用方法 - IPA 独立行政法人

結合テスト、総合テスト(ベンダ確認)の2工程を対象に 「規模当りと工数当りのテスト ケース数」、 「検出バグ数(現象数)、(原因数)」を分析 8.5 工程別のFP生産性 ・ 様々な層別による工程別の生産性に関する分析 8.6 工程別のSLOC生産性 ・様々な 層別による工程別の生産性に関する分析 ソフトウェア開発データ白書の工程別分析

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ソフトウェア開発データ白書の活用 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

データ白書2010-2011の構成 プロジェクトの特性 (プロファイル) 開発種別 アーキテクチャ 業 種 開発言語 開発ライフ サイクルモデル プラットフォーム 代表的 な要素 生産性 信頼性 工 期 規 模 工 数 ○ 1章 背景と本書の目的 ○ 2章 収集 データについて ○ 3章 分析について ○ 4章 収集データのプロファイル ○ 5章 プロジェクトの

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「組込みソフトウェア開発データ白書 2015」(PDF版) - IPA 独立行政法人

組込みソフトウェア開発データ白書 2015 ○ ・導出指標の例 ・ SLOC 生産性 ・テスト 検出バグ密度 ・月あたりの要員数 ・外部委託比率 ・分析結果の表現方式 ・「基本 統計量」:統計量(数値)でデータの傾向を示す。 ・「散布図」:データの散らばり具合や 傾向を示す。 ・「箱ひげ図」:中央値、25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルで分布の 傾向を 

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ソフトウェア開発データ白書と ベンチマーキング - ソフトウェア高信頼化

2015年12月22日 ソフトウェア開発データ白書等の取組み概要 1 1 IPA SECが提供する公開ベンチマーク 3 IPA SEC提供の公開ベンチマーク(エンタープライズ系) ソフトウェア開発データ 白書 ☆主に統計情報 ◇ 生産性、信頼性、工期、工程別の工数比率・工期比率 ◇ 開発プロセス関連情報(レビュー、テスト、文書化等) ◇ 生産性/信頼性 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

生産性変動要因の分析 ・信頼性変動要因の分析 ・顧客満足度(主観評価)と生産性・ 信頼性の関係 ・業種別分析 「ソフトウェア開発データ白書」作成の過程で得られた知見 は、 IT プロジェクト性能ベンチマーキング 国際標準規格(ISO IEC29155 シリーズ)の 原案の多くの部分の参考にされるなど国際的にも広く活用さ れています。また、 各国の  

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定量的マネジメントのための公開データ利用ガイド(PDF - 経済産業省

現在、日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)、情報処理推進機構 ソフトウェア・エ ンジニアリング・センター(IPA SEC)、経済調査会(ERA)、情報サービス産業協会(JISA ) 等の各団体組織では、ソフトウェア開発の定量的なコントロールの基本要素である 多様な メトリクスに関する調査やデータの収集が行われ、定量的マネジメントに参考と なる 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」の発行 - IPA 独立行政法人

2016年10月12日 近年、ソフトウェアの大規模化と複雑化、急激な社会環境変化に伴う開発期間の短縮化 、さらには社会システム全体におけるソフトウェアの役割の増大により、ソフトウェア開発 の信頼性、生産性向上に対するニーズはますます高まっています。これらのニーズに 対応するためには、従来の経験と勘に頼った方法ではなく、実際の 

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」 ご紹介 - IPA 独立行政法人

2016年11月16日 ソフトウェア開発データ白書2016 2017」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性 

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「組込みソフトウェア開発データ白書2017」を発行~416件の実データを基

組込みソフトウェア開発データ白書2017」を発行~416件の実データを基に、製品特性 の違いによる生産性・信頼性指標の傾向分析結果を公開~ 2017年11月15日更新 2017年11月14日公開独立行政法人情報処理推進機構技術本部 ソフトウェア高信頼 化センター 

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SEC BOOKS:ソフトウェア開発データ白書2016-2017:IPA 独立行政

同データは、その質や分析の多様性、継続的に収集した情報に基づく経年変化の分析 など、世界に類を見ない内容となっています。 今回新たな試みとして、業種、QCD要求、 開発プロセス、組織の成熟度などの観点から22項目の要因を洗い出し、ソフトウェア 開発の信頼性と生産性の向上にどのような要因が影響するかの変動要因分析を追加し 、 

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「ソフトウェア開発データ白書」シリーズに関するよくある質問と回答:IPA

Aデータ白書では新規開発、改良開発共通に、 SLOC生産性 = 実効SLOC実績値÷ 実績工数(開発5工程) 実効SLOC実績値には、母体規模を含めない。 で導出してい ます。 新規開発と改良開発の生産性を同一メトリクスとしているのは、主に今までの 統計情報と連続性を保ちたいことと、モデル化が悩ましいこと 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」がより便利に使い易く

2014年12月26日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 1 1 定期的なデータ収集と発行 1 2 構成と主な掲載内容 1 3 主なデータ項目とメトリクス 1 4 留意事項 2.新たな試行 分析結果の解説 2 1 生産性変動要因の分析 (生産性変動要因を勘案した工数見積り の妥当性評価に向けて) 2 2 信頼性変動要因の分析 (信頼性変動要因 

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化

2017年9月1日 本書を含むこれまでのデータ白書の特徴は、以下の通りである。 ・データ白書 2005: SEC による企業横断的データ収集・分析の基盤構築、初期分析の実施。 ・データ白書 2006:新機開発プロジェクトを中心とした主な要素(規模、工期、工数、生産性など)の 関係分析、QCD 及び規模について予実分析(計画と実績の分析)。

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「ソフトウェア開発データ白書2016-2017」の紹介とその活用方法

2016年11月2日 IPA SECでは、エンタプライズ系分野における国内の多様なソフトウェア開発の プロジェクトデータを収集・分析した「ソフトウェア開発データ白書」を定期的に発行してき ました。今回紹介する「ソフトウェア開発データ白書2016 2017」では、累積4,067 プロジェクトのデータを分析した統計情報を掲載するとともに、生産性・信頼性変動 

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ソフトウェア開発白書2014 2015

ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2014年12月12日 SECの取組みとデータ白書について ▫ 定量的アプローチによる科学的マネジメントの 普及拡大 ・モノサシとしての精度を高めていく ・新たなモノサシや課題抽出の切り口を 提案する 「ソフトウェア開発データ白書」として公開 (2014年度は29企業、3541 プロジェクトのデータ) メーカー系、ユーザ系、独立系の複数のベンダからデータを収集 2014年 10月発行 1774 942 1418 2056 2005 2006 2008 2007 3541 2327 2009 2584 2010 2011 3089 2012


ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環 として、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の 新たな試行分析も実施している。 当 セミナーでは、それらの概要を変動要因を主軸にして紹介するととも に、開発計画の 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - IPA 独立行政法人 情報処理

IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環と して、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の新 たな試行分析も実施している。(6 10 15 50 16 50のセミナで紹介) 現在エンタープライズ系のデータ白書を発行しているが、今 年度から 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015の 新分析項目のご紹介

Variation Factors ◇データ項目、メトリクス、分析方法、知見 Data Items, Metrics, Analyzing Methods, Knowledge Own Repository 組織/企業における定量的管理 Quantitative Management in a organization 生産性向上, 信頼性向上 Improve software productivity and reliability ◇Benchmarking and management decisions about software development practices ◇Areas for improvement are identified ソフトウェア開発データ白書 White Paper 2014 2015 Software Development Project data

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「ソフトウェア開発データ白書 2014-2015」校閲・編集、 印刷製本および

2014年5月20日 1.競争入札に付する事項 (1) 件名 「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」校閲・ 編集、印刷製本およびPDF 制作等業務 (2) 調達役務の内容等 仕様書記載のとおり。 (3) 履行期限 仕様書記載のとおり。 (4) 入札方法 落札者の決定は最低価格落札方式 をもって行うため、 ①入札に参加を希望する者(以下「入札者」という。)は「6.(3)提出 書類」に記載の提出書類を提出する こと。 ②上記①の提出書類のうち、入札書 については仕様書及び契約書案に定めるところにより、入札金額を見 積もること 

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データ白書 - IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

集データのプロジェクト特性(開発種別、 業種、 業務、 アーキテクチャ、 主開発言語など)、 システム規模、 工期、 工数などの分布は、 4 章に示す。 2 1 データ収集のポイント 2 1 1 収集の基本方針 2015 年度のデータ収集は、次に示す重点データ項目の欠損が極力 少ないプロジェクトを対象に収集した。 重点項目は継続性を考慮して、「ソフトウェア開発 データ白書 2014 2015」と同様の項目となっている。 データ収集で使用した項目と定義 は、「ソフトウェア開発データ白書 2014 2015」と同じである。重点収 集したデータの 詳細 

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ソフトウェア開発データ白書と ベンチマーキング - ソフトウェア高信頼化

2015年12月22日 工程別の実績工数の比率 工程別の実績工期の比率 ☆設計レビューはどの程度実施 されているか? メトリクス:設計レビュー実績工数の密度(人時/ページ) 設計レビュー 指摘件数の密度(件/KFP又はKSLOC)等 ☆テストはどの程度実施されているか? メトリクス:テスト工程別のテストケース密度(ケース/KFP又はKSLOC) テスト工程別 のテスト工数の密度(人時/KFP又はKSLOC) テスト工程別の検出不具合数の密度( 件/KFP又はKSLOC)等 9 ソフトウェア開発データ白書 2014 2015

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ソフトウェア開発データ白書 - ソフトウェア高信頼化 - IPA

2016年8月29日 ソフトウェア開発データ白書2014 2015」の概要 ◇統計情報(目安として) プロファイル 、規模、工数、工期、 生産性、信頼性とそれらの 変動要因等 ◇分析のノウハウ(ヒント として) データ項目、メトリクス、分析方法 ◇分析結果(知見)(ヒントとして) 自組織の リポジトリ 組織/企業における定量的管理 生産性向上 信頼性向上 ◇ベンチ マーキング ◇開発計画の実現可能性検討 ◇見積りの妥当性評価 ◇組織の重点 強化領域の特定等 ソフトウェア開発データ白書 29社からの エンタープライズ

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「組込みソフトウェア開発データ白書 2015」(PDF版) - IPA 独立行政法人

28 ○ 組込みソフトウェア開発データ白書 2015 4 収集データのプロファイル 本章には 、IPA SEC で収集したプロジェクトデータのプロファイル情報(付録 A「データ収集項目」) を掲載する。対象となるプロジェクトデータは、2014 年 2 月から 2015 年 1 月に収集 した「総数 174 件」 のプロジェクトデータである。 4 1 プロファイル一覧 この節では、 プロファイル情報掲載の前提となる基準、表示方法を示す。 プロファイル 収集データ 項目 4 2 開発プロジェ クトの全般的 な特徴 開発プロジェクトの種別 図表 4 2 1 1 5 開発 

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「ソフトウェア開発データ白書」と 定量データの活用 - ソフトウェア高信頼化

2014年12月12日 SECの取組みとデータ白書について ▫ 定量的アプローチによる科学的マネジメントの 普及拡大 ・モノサシとしての精度を高めていく ・新たなモノサシや課題抽出の切り口を 提案する 「ソフトウェア開発データ白書」として公開 (2014年度は29企業、3541 プロジェクトのデータ) メーカー系、ユーザ系、独立系の複数のベンダからデータを収集 2014年 10月発行 1774 942 1418 2056 2005 2006 2008 2007 3541 2327 2009 2584 2010 2011 3089 2012 2013 2014 2015 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」がより便利に使い易く

2014年12月26日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析し、「ソフトウェア 開発データ白書」として取りまとめて書籍化し、2005年から発行してきました。その最新 版として「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」(以下、本書)を2014年10 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - ソフトウェア高信頼化

2015年3月4日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環 として、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の 新たな試行分析も実施している。 当 セミナーでは、それらの概要を変動要因を主軸にして紹介するととも に、開発計画の 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 - IPA 独立行政法人 情報処理

IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的管理の普及促進の一環と して、国内の 多様なソフトウェア開発のプロジェクトデータを整理・分析し た「ソフトウェア開発データ 白書」を定期的に発行しています。今年度は、 その最新版である「ソフトウェア開発 データ白書2014 2015」を2014年10 月1日に発行した。 また、同白書には掲載され ていない、生産性・信頼性の変動要因等の新 たな試行分析も実施している。(6 10 15 50 16 50のセミナで紹介) 現在エンタープライズ系のデータ白書を発行しているが、今 年度から 

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「ソフトウェア開発データ白書2014-2015」の発行:IPA 独立行政法人

2014年10月8日 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を目的に、 開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・検討を行っ ています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務から収集 した多数のソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析し、「ソフトウェア 開発データ白書」として取りまとめ、2005年から発行してきました。 今回、その最新版 として「ソフトウェア開発データ白書2014 2015」を2014年10月8日に公開しま 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015の 新分析項目のご紹介

Variation Factors ◇データ項目、メトリクス、分析方法、知見 Data Items, Metrics, Analyzing Methods, Knowledge Own Repository 組織/企業における定量的管理 Quantitative Management in a organization 生産性向上, 信頼性向上 Improve software productivity and reliability ◇Benchmarking and management decisions about software development practices ◇Areas for improvement are identified ソフトウェア開発データ白書 White Paper 2014 2015 Software Development Project data

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SEC BOOKS:ソフトウェア開発データ白書2016-2017:IPA 独立行政

ソフトウェア開発データ白書2016 2017(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書 2016 2017金融・保険業編(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2016 2017 情報通信業編(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2016 2017製造業編( グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2014 2015(グラフデータあり); ソフトウェア開発データ白書2012 2013; ソフトウェア開発データ白書2010 2011; ソフトウェア開発データ白書2009; ソフトウェア開発データ白書2008; ソフトウェア開発 データ白書2007 

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 政府CIOポータル

ソフトウェア開発データ白書2014 2015 データセットのURLの一部 ipa 発行組織名 独立行政法人情報処理推進機構 作成頻度 年次 ドキュメント類型 データ カテゴリ タグ 情報通信業 SLCP 品質管理 品質保証 データセットのリリース日 2014 10 8 関連URL ipa go jp about press 20141008 URL ipa go jp sec reports 20141008 説明 多様で幅広い業種・業務から収集した多数の ソフトウェア開発に関するプロジェクトデータを整理・分析 データ形式 書籍 その他 その他

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ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 調査のチカラ

ソフトウェア開発データ白書2014 2015の調査データです。≫「ソフトウェア開発データ 白書2014 2015」がより便利に使い易く ~PDF版とグラフデータを公開~ 2014年12月 26日公開 独立行政法人情報処理推進機構 技術本部 ソフトウェア高信頼化センター 概要 IPA SECでは、ソフトウェア開発における定量的プロジェクト管理の普及促進を 目的に、開発プロセスの標準化や見える化手法、定量的品質管理手法などの調査・ 検討を行っています。これらの活動の一環として、IPA SECは、多様で幅広い業種・業務 から収集 

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SECBOOKS ソフトウェア開発データ白書2014-2015 | 独立行政法人

Amazonで独立行政法人情報処理推進機構のSECBOOKS ソフトウェア開発データ 白書2014 2015。アマゾンならポイント還元本が多数。独立行政法人情報処理推進 機構作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。またSECBOOKS ソフトウェア 開発データ白書2014 2015もアマゾン配送商品なら通常配送無料。

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ソフトウエア工学 大学

ソフトウェア工学

中国セッション 中国におけるソフトウェア工学の研究 チェアマン 費存谷章 (PFU) プレゼンテータ 張然〈復E大学〉 内容 プレゼンテータのポジション・ベーパ セッション・ レポート 事後アンケート するソフト?ェフF 二仁守主ぴ〉頁汗多毛 朱三元 張然 上海 軟件技術開発センタ 復 E 大学計算機科学系 1 はじめに 近年、中国のソフトウェア 工学の研究は、情報処理事業と共に日増しに発展し てきていた。国際社会からも関心 を寄せている。


ソフトウェア工学

2003年9月11日 2 4 ソフトウェアプロセスの評価 ソフトウェアプロセスの評価手法としては,Carnegie Mellon 大学ソフトウェア工学研究所 (CMU SEI) で開発さ れたプロセスの成熟度評価 モデル,CMM(Capability Maturity Model) が著名である.元来は米国国防省がソフト ウェア製品を外部から調達する際に,その開発組織を評価するために開発されたモデル である.それが一般にソフ トウェアの開発組織で実施されているプロセスを評価し,その 改善につなげる道具として使われるようになった. とくにその評価部分 

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あるソフトウェア工学者の失敗 - 林晋

あるソフトウェア工学者の失敗 日本の IT は何故弱いか 林晋 京都大学文学研究科 はじめに 本書において、私に課せられたテーマは、日本の情報産業、特にソフトウェア 産業が何 故弱いか、そのことを分析・説明することである。その本稿が、思い出話風で あることに 読者は戸惑うかもしれない。本稿を「思い出話」にする理由は、私が日本の ソフトウェア 産業、そして、ソフトウェア産業に限らず、日本の多くの企業・産業が陥って しまった落 とし穴の性格が、いわゆる「技術的」「産業的」なものではなく、社会的、文化 的な 

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ソフトウェア工学の40年 - 情報学広場 - 国立情報学研究所

1968 年は波乱の年であった.1 月にチェコで「プラ ハの春」と呼ばれたドブチェクによる 政治体制の自由化 運動が始まったが,8 月にはソ連につぶされた.4 月に マーチン・ ルーサー・キングが暗殺された.6 月にロバー ト・ケネディが暗殺された.おりしも ベトナム戦争のさ なかで,米国ではコロンビア大学で戦争反対の学生が大 学本部を 占拠するなどの運動が拡大し,パリでは 5 月 革命とも呼ばれる学生を中心とした反 体制運動が過激化 した.日本でも大学の旧体制解体を唱えて,東大では 3 月に安田 講堂の占拠,7 

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ソフトウェア工学の道具としての形式手法 Formal - 国立情報学研究所

総合研究大学院大学 SOKENDAI ☆ 情処学会 SIGSE 組込み WG、NII、IPA SEC の 合同企画と して実施。 とした驚きだった。 一方、関心が高まっている反面、形式手法が どのよ うな技術であるのか、正確に理解されているか不安に も感じる。その理由として ソフト ウェア工学や形式手法の教科書では、上流工程の成果 物は宣言的に記述 するのが良い、といわれる。ひとつ には、手続き的な記述に比べて、宣言的な記述の 抽象 度が高いので、問題の本質に注力することができ、こ れによって、一般性のある 再 

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ソフトウェア工学(入門編) - 佐賀大学 理工学部 知能情報システム学科

授業計画(その1) 第1回ソフトウェア工学とは • ソフトウェア工学の目的 • ITスキル 標準,情報処理技術者試験, 技術士 第2回ソフトウェアのモデル化(1) • プロセス モデル:ソフトウエア開 発の基本手順 第3回仕様分析(1) • 仕様分析の目的と重要性 • データフロー図(DFD)と段階的詳 細化 • 正規表現を用いたデータ構造の表現 第4回 仕様分析(2) • 入出力設計 • ユースケースを用いた仕様記述 • ユースケース作成事例 第5回「DFDの作成」演習 • 概略仕様をDFDの全体文脈図で表す. • 全体文脈図を 詳細化する 

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ソフトウエアデザインロボットコンテスト参加を通じた情報教育

しずおか (2005年11月3日、東海大学開発工学 部)、ET ソフトウエアデザイン ロボットコンテス ト上位成績チームの参加する ET ロボコンチャン ピオンシップ大会 ( 2005年11月16日、パシフィコ 横浜)に参加予定である。 2.ET ソフトウエアデザイン ロボットコンテスト 2.1 コンテスト概要 「ET ソフトウエアデザインロボットコンテスト」 は2005年7月2日(土)、3日(日)に株式会社内 田洋行 潮見ビルにて開催された( 主催:日本シス テムハウス協会)ソフトウエアデザインのコンペで ある。 このコンテスト は2002年より 

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システムソフトウエア工学 - 東北大学電気通信研究所

に準拠した講義に使用しているスライドです.講義の設計等のご参考に, 公開いたし ます. 講義の説明の補助のスライドであり,単独で読む資料を意図したもので は ありません.教科書と異なり十分に校正等をしておらず,誤植や式の 間違い等がある かもしれません.これらの点を留意された上でご参照く ださい. また,本スライドは,8 回(1 クオータ)分の講義で使用していますが, 15 回の講義にも対応できると思います. 大堀淳 (東北大学電気通信研究所) システムソフトウエア工学 2 198 

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講演4「JABEE活動への期待と要望 -情報工学系大学に何を期待するか

2004年10月19日 役員:理事42名 監事2名 会 長 河野 俊二 東京海上日動火災保険株式会社 相談役 副会長 川上 哲郎 住友電気工業株式会社 相談役 副会長 小林 栄三 伊藤忠商事株式 会社 取締役社長 副会長 藤本 孝 東京電力株式会社 常務取締役 副会長 高島 元 東日本電信電話株式会社 取締役副社長 □ 事務局 専務理事 細川 泰秀、常務理事 原田 俊彦 本部所在地 東京都中央区日本橋小伝馬町15−17 □ 会員数: <平成16 年10月18日現在> 企業 会 員 227 個人会員 69 

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中国におけるソフトウェア工学の研究 - ソフトウェア技術者協会

中国セッション 中国におけるソフトウェア工学の研究 チェアマン 費存谷章 (PFU) プレゼンテータ 張然〈復E大学〉 内容 プレゼンテータのポジション・ベーパ セッション・ レポート 事後アンケート するソフト?ェフF 二仁守主ぴ〉頁汗多毛 朱三元 張然 上海 軟件技術開発センタ 復 E 大学計算機科学系 1 はじめに 近年、中国のソフトウェア 工学の研究は、情報処理事業と共に日増しに発展し てきていた。国際社会からも関心 を寄せている。 中国のソフトウェア工学 1 4 ソフトウエア製品管理 i ソフトウエア製品 の登録

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コンピュータ科学、ソフトウェアエンジニアリング - 教員・研究 - 近畿大学

電気・電子・情報・機械研究分野から探す コンピュータ科学、ソフトウェア エンジニアリング コンピュータ科学、ソフトウェアエンジニアリングの教員及び研究室 について紹介します。 ※研究室は、2016年度のものです。2017年度は変更になる場合 があります。 分散処理ソフトウエア研究室 ひぐち まさひろ 樋口 昌宏 教授 形式的手法 、ソフトウェア工学 ソフトウエアの信頼性を保証するためには、開発段階での検証や 試験が非常に重要です。ネットワーク上で動作する分散処理ソフトウエアを対象に、検証 あるいは試験の効率 

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ソフトウェア工学は失敗している - きしだのはてな - はてなダイアリー

2013年3月22日 特に学術的にソフトウェア工学に触れたことはないのですが、むしろそうではなく現場に いる身としては、ソフトウェア工学は失敗しているように見えます。 では、ここまで ソフトウェア工学がどういう感じだったかというと、オブジェクト指向が大成功し、統一 設計技法の前段階としてUMLができ、異機種通信としてCORBAが注目され、統一 データ定義としてXMLが策定、開発プロセスとしてCMMに期待が 電気通信大学:西 康晴 先生インタビュー:第2回:日本のテストの現場への提言 | 豆蔵ソフト工学ラボ 

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ソフトウェア工学 - Wikipedia

ソフトウェア工学(ソフトウェアこうがく、英語 Software engineering)は、コンピュータの プログラム、およびその作成行為であるプログラミングを対象とした工学である。 目次 [ 非表示] 1 概要; 2 ソフトウェア工学の曖昧性と論争 2 1 ソフトウェア工学が工学である かの議論 2 1 1 ソフトウェア工学はコンピュータ科学であるかの議論 3 ソフトウェア 開発方法論 3 1 ソフトウェア開発工程; 3 2 ソフトウェア開発の技術分類 4 主な研究 分野; 5 歴史; 6 ソフトウェア工学の最近の傾向; 7 脚注; 8 参考文献; 9 関連項目; 10 外部リンク  概要 ソフトウェア工学の曖昧性と ソフトウェア開発方法論 歴史

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南山大学 ソフトウェア工学科:学科の紹介

ソフトウェアは、システム工学、通信ネットワーク、オペレーションズ・リサーチや統計学 のほか、工学分野で得られた成果を具体的にコンピュータ上で実現します。本学科では 、1・2年次で、こうしたソフトウェア工学の基礎となる数学やコンピュータの基本的な プログラミングを学び、ソフトウェアの企画・開発に必要な論理的思考能力を身につけ ます。3年次からは各自の関心に応じて専門分野を選択し、様々な講義と履修する と共に、ソフトウェアやWebアプリケーションなどを題材とした実習を行います。総合的な 視野を持つこと 

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ソフトウェア工学とは (主に学部生を対象とした説明) - Kusumoto

です. ソフトウェア工学の起こり はじめてソフトウェア工学(Software Engineering) という言葉が使われたのは,1968年のガルミッシュ•パルテンキルヘン(当時の西ドイツ) で開催されたNATO(北大西洋条約機構)の科学委員会です. 言葉が生まれてからまだ 半世紀も立っていない若い学問分野です. そのためソフトウェアをうまく開発・保守する ための方法論が確立されていません. 知識の積み重ねが他の学問に比べてあまりない ために,新しいアイディアを思いつけばそれが直接大きな成果につながることも期待でき ます 

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ネットで学ぶソフトウェア工学

ソフトウェア工学の基礎(PDF) 東京大学から法政大学に移られた玉井哲雄先生の ソフトウェア工学のまとまったPDF文書。いいですね。 『ソフトウェア工学の基礎』はよい 日本語のソフトウェア工学の教科書。PDFは、この元ネタでしょう。この教科書はよく まとまっ ヨードンは、その著書『デスマーチ:なぜソフトウエア・プロジェクトは混乱する のか』で、デスマーチの定義を「プロジェクトのパラメータが正常値を50%以上超過した もの」もしくは「公正かつ客観的にプロジェクトのリスク分析(技術的要因の分析、人員の 解析、法的 

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ソフトウェア工学

2003年9月11日 2 4 ソフトウェアプロセスの評価 ソフトウェアプロセスの評価手法としては,Carnegie Mellon 大学ソフトウェア工学研究所 (CMU SEI) で開発さ れたプロセスの成熟度評価 モデル,CMM(Capability Maturity Model) が著名である.元来は米国国防省がソフト ウェア製品を外部から調達する際に,その開発組織を評価するために開発されたモデル である.それが一般にソフ トウェアの開発組織で実施されているプロセスを評価し,その 改善につなげる道具として使われるようになった. とくにその評価部分 

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情報のソフトウェア工学が学べる大学・大学院一覧(通信制・通学制) (2/3

情報のソフトウェア工学が学べる大学・大学院一覧。リクルートが運営する日本最大級 の大学&大学院情報サイト。入試情報 過去問題 受験対策 学費 奨学金 社会人入学の Q&Aも充実。

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ソフトウエア 工学 大学の大学・大学院情報 | 大学&大学院net

ソフトウエア 工学 大学の大学・大学院情報の一覧です。拓殖大学大学院 工学研究科 の大学・大学院情報を探すなら大学&大学院 。学べる学科やサポート内容、特長 など比較しながら、無料で資料請求をすることができます。

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準

ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 - 経済産業省

背景その1:脆弱性情報 • 脆弱性情報 – 悪意ある側に伝わると危険 – 開発者に事前 提供し対策情報の作成を促したい これを実現するために 経済産業省告示 「ソフト ウエア等脆弱性関連情報取扱基準」 この中でJPCERT CCは開発者との調整を行う 役割 {脆弱性、対策}情報の両方を事前に知りうる立場  2017年6月27日 携して、脆弱性情報に対応するための体制作りのガイドラインを提供することにある。 2014 年 5 月に経済産業省の「ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準」(文献1)告示 が改正され、これ を受けて


ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 - 経済産業省

Ⅰ.主旨 本基準は、ソフトウエア等に係る脆弱性関連情報等の取扱いにおいて関係者 に推奨する行為を定 めることにより、脆弱性関連情報の適切な流通及び対策の促進を 図り、コンピュータウイルス、コ ンピュータ不正アクセス等によって不特定多数の者に 対して引き起こされる被害を予防し、もって 高度情報通信ネットワークの安全性の確保 に 

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ソフトウエア製品等脆弱性関連情報取扱基準 - 経済産業省

ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 Ⅰ.主旨 本基準は、ソフトウエア等に係る 脆弱性関連情報等の取扱いにおいて関係者に推奨する行為を定 めることにより、脆弱 性関連情報の適切な流通及び対策の促進を図り、コンピュータウイルス、コ ンピュータ 不正アクセス等によって不特定多数の者に対して引き起こされる被害を予防し、もって

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ソフトウェア等の 脆弱性関連情報に関する 届出状況 - JPCERT

2017年4月26日 本報告書では、2017 年 1 月 1 日から 2017 年 3 月 31 日までの、脆弱性関連情報 に関する届出状況について記載しています。 (*1) 旧告示「ソフトウエア等脆弱性関連 情報取扱基準」は廃止され、新たに以下の告示が定められました。 ・「ソフトウエア製品 等の脆弱性関連情報に関する取扱規程」(平成 29 年経済産業省告示第 

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ソフトウェア等の 脆弱性関連情報の取扱いに 関する届出状況

2016年7月21日 日本における公的な脆弱性関連情報の取扱制度である「情報セキュリティ早期警 戒 パートナーシップ(本報告書では本制度と記します)」は、「ソフトウエア等脆弱 性関連 情報取扱基準(2004 年経済産業省告示第 235 号改め、2014 年経済産業省告 示第 110 号)」に基づき、2004 年 7 月より運用されています。本制度において 

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準の一部改正(案)に関する 意見

平成26年1月24日(金)から同年2月24日(月)までの間、「ソフトウエア 等脆弱性 関連情報取扱基準の一部改正(案)」に関する意見募集を行いましたところ、 4件のご 意見が寄せられました。 これらご意見のうち、今回の意見募集の対象となっているもの について、ご意見の 概要及びご意見に対する考え方を、次のとおり公表します。 なお、 この 

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準の一部改正(案)について 平 成

ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準の一部改正(案)について 平 成 2 6 年 1 月 経 済 産 業 省 商 務 情 報 政 策 局 情報セキュリティ政策室 1. 改正の概要と必要 性について ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準は、コンピュータウイルスや不正 アクセス等によるソ フトウエア利用者の被害防止のため、ソフトウエア製品等に関する  

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制御システムセキュリティ関連団体合同委員会 経済産業省の

2014年8月11日 この度、経済産業省の「ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準」告示が改正され、こ れを受けて「情報セキュリティ早期警戒パートナーシップガイドライン」も改訂されまし た 。 同ガイドラインでは、制御システムを対象にしたサイバー攻撃による事故が海外で明 ら かとなってきていることや、国内の社会インフラや工場での 

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制御システムの脆弱性関連情報への対応のための - 日本電機工業会

2017年6月27日 携して、脆弱性情報に対応するための体制作りのガイドラインを提供することにある。 2014 年 5 月に経済産業省の「ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準」(文献1)告示 が改正され、これ を受けて IPA(注1)と JPCERT CC(注2) (他に連名の発行者は JEITA(注3)、CSAJ(注4)、JISA(注5)、 JNSA(注6))が発行している「 

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脆弱性情報の一般公開前の 提供について 脆弱性情報の一般 - JANOG

背景その1:脆弱性情報 • 脆弱性情報 – 悪意ある側に伝わると危険 – 開発者に事前 提供し対策情報の作成を促したい これを実現するために 経済産業省告示 「ソフト ウエア等脆弱性関連情報取扱基準」 この中でJPCERT CCは開発者との調整を行う 役割 {脆弱性、対策}情報の両方を事前に知りうる立場 

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 - 経済産業省

Ⅰ.主旨 本基準は、ソフトウエア等に係る脆弱性関連情報等の取扱いにおいて関係者 に推奨する行為を定 めることにより、脆弱性関連情報の適切な流通及び対策の促進を 図り、コンピュータウイルス、コ ンピュータ不正アクセス等によって不特定多数の者に 対して引き起こされる被害を予防し、もって 高度情報通信ネットワークの安全性の確保 に 

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脆弱性関連情報取扱体制 - 経済産業省

経済産業省告示「ソフトウエア製品等脆弱性関連情報取扱基準」(平成16年7月7日) ○ 「情報セキュリティ早期警戒パートナーシップ」の運用開始について(平成16年7月8 日) ○, コンピュータ・セキュリティ問題に関する早期警戒体制の構築・拡充について~「 情報システム等の脆弱性情報の取扱いに関する研究会」報告書公表~(平成16年4 

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ソフトウェア等脆弱性関連情報取扱基準(METI/経済産業省)

ソフトウェア等脆弱性関連情報取扱基準 発行機関:経済産業省 種別:基準・ガイド 対象読者:運用者、開発者 カテゴリ:脆弱性対策 公開URL: meti go jp policy netsecurity docs regulations vulhandlingG pdf キーワード:ぜい弱性 ページ 上部へ戻る サイドナビをスキップ 

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準の改正について - 経済産業省

ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準の改正について 平成26年5月 経済産業省 商務情報政策局 情報セキュリティ政策室 1.改正の概要と必要性について ソフト ウエア等脆弱性関連情報取扱基準は、コンピュータウイルスや不正アクセス等による ソフトウエア利用者の被害防止のため、ソフトウエア製品等に関する脆弱性( セキュリティ上の 

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ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 | 政府CIOポータル

ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準 発行組織名 経済産業省 ドキュメント類型 基準 カテゴリタグ 情報通信業 安全 SLCP サービスマネジメント データセットの リリース日 2017 2 8 URL meti go jp policy netsecurity vul notification pdf 説明 ウイルスや不正アクセスなどを報告する制度 データ形式 PDF

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ソフトウェア等脆弱性関連情報取扱基準の改正などについて|一般社団

ソフトウェア等脆弱性関連情報取扱基準の改正などについて 制御システムセキュリティ 関連団体合同委員会からの『経済産業省の「ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準」 告示 及び 「情報セキュリティ早期警戒パートナーシップガイドライン」改正について』の 周知についてのご案内です。 詳細はこちらをご覧ください。 プライバシーポリシー · ご 

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ソフトウェア等の 脆弱性関連情報に関する 届出状況 - JPCERT

2017年4月26日 本報告書では、2017 年 1 月 1 日から 2017 年 3 月 31 日までの、脆弱性関連情報 に関する届出状況について記載しています。 (*1) 旧告示「ソフトウエア等脆弱性関連 情報取扱基準」は廃止され、新たに以下の告示が定められました。 ・「ソフトウエア製品 等の脆弱性関連情報に関する取扱規程」(平成 29 年経済産業省告示第 

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ソフトウェア等脆弱性関連情報取扱基準 : 情報セキュリティスペシャリスト(情報

本基準は、ソフトウエア等に係る脆弱性関連情報等の取扱いにおいて関係者に推奨 する行為を定めることにより、脆弱性関連情報の適切な流通及び対策の促進を図り、 コンピュータウイルス、コンピュータ不正アクセス等によって不特定多数の者に対して 引き起こされる被害を予防し、もって高度情報通信ネットワークの安全性の確保に 資することを 

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脆弱性関連情報の届出受付:IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

2017年5月30日 告示 2004年に経済産業省告示「ソフトウエア等脆弱性関連情報取扱基準」が制定され 、2014年の改正を経て、2017年に新たに経済産業省告示「ソフトウエア製品等の脆弱 性関連情報に関する取扱規程」になりました。 ソフトウエア製品等の脆弱性関連情報 に関する取扱規程(平成29年経済産業省告示第19号) (PDF 170KB)

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ソフトクラスタリング python

購買履歴データを使った 分析例のご紹介

6 pandas データ構造およびデータ解析用ツール. 数表や時系列データを操作するため の データ構造と操作を提供する pandas pandas pyda ta github com pydata pandas 修正BSD ライセンス 7 RPy2 R言語へのPython インターフェース rpy2 rpy2 bitbuc ket GNU GPLv2


購買履歴データを使った 分析例のご紹介

2014年12月3日 通常のクラスター分析(階層型・k means)=ハード・クラスタング – Aさんはクラスター1 、Bさんクラスター2というように、対象者とクラス ターの対応は1対1 ◇潜在クラス・ モデル=ソフト・クラスタリング – Aさんはクラスター1への所属確率が80%でクラスター 2への所属確 率が20%、Bさんはクラスター1への所属確率が30%でクラスター2 への 所属確率が70%というようにクラスターへの帰属度で表す ⇒例えばターゲット クラスターの帰属度(所属確率)が高い順に並び替 えて優先的にプロモーションが 

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PythonとCAEツール OpenCAE勉強会 SH - 岐阜工業高等専門学校

2015年10月31日 無料のデータ結果可視化・統計分析ツール • 結果のグラフ化だけならParaViewで そこそこ商用最適化 ツールのような表示が可能 • もう少し難しい統計分析( クラスタリングやデンドログ ラム、主成分分析 など)は統計分析用の専門ソフト(R または Pythonの統計分析関係ライブラリ群) を使うと商 用ソフトとほぼ同等のことが できる。 • 統計解析、データマイニング関連のフリーのライブライ (Python関連)の充実 度は最近すさまじく、はっきり言っ て商用ソフト凌駕した? 商用の最適化ソフトの売りの 一つ 

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Python による科学技術計算の概要

データ分析における Python 4 他のデータ分析ツールと比較したときの長所と短所 長所 インタープリタだが主要な計算はネイティブで高速に実行 普通のプログラミング 言語 → データ分析以外のAPIとの連携が容易, データ構造やメモリ管理の自由度が 大きい,デバッガ・テストなどの 機能が利用できる 数値計算系のライブラリや,他の 数値計算ソフトへのライブラリが 充実している 短所 普通のプログラミング言語 → クラスなどプログラミングに関わる宣 言の記述などが必要になる ライブラリは充実して いるが R には 

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IoT時代にPythonを オススメする理由

ソフトウェア開発自体が仕事ではなく,あくまでや りたいことを実現する手段の一部 としてプログラムを 書いている人の多くは,学習の時間を集中的に取れな いことも多い かと思います.Pythonのような言語は, そのような人にとってもお勧めできる言語です. ボルツマン・マシン ─データ・マイニング ─主成分分析 ─クラスタ分析 ─ サポート・ベクタ・マシン(SVM) ─強化学習 ─Qラーニング 最近話題の ディープ・ ラーニングは ニューラル・ネット ワークの仲間 今回はこれ 図2 トラ□とシマウマ○の データを分類

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MI2I 第 2 回 Python を使ったマテリアルズ・インフォマティクス講習会報告

2017年9月29日 機関による共同開催であり、端末にインストールされた Python ベースのデータ解析 ソフト とテスト用データセットを使った演習から、データ駆動の基礎を理解することを 目指して いる。 7 月 7 日と 9 月 29 日の二回シリーズと 1 月 19 日の続編を企画して おり、ここで は 9 月 29 日に実施された第 2 回の講習会について報告する。 第二回(9 29)プログラム 12 30 受付開始 13 00 ・Python 復習(座学) ・分類(端末を使った 演習) ・クラスタ分析(端末を使った演習) ・総括 (適宜休憩を挟みながら)

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クラスタリング技術の基礎と応用 - NTTコミュニケーション科学基礎研究所

2013年10月5日 機械学習技術 • 教師あり学習 ? データと教師ラベルのペアを使って学習する • 顔画像 認識,音声認識,機械翻訳 ? 教師ラベル付加コストへの対処 • 半教師あり学習, クラウドソーシング • 教師なし学習 ? データのみ,教師ラベル無し ? ビッグデータ時代 に合っている? • データ量が膨大過ぎて,人手介入できない • データが多様過ぎて,何 を学習したいか分からない 2 Page 3 教師なし機械学習技術 クラスタリング 可視化 変化点検出 時系列予測 異常値検出 類似探索 推薦 k means

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Pythonによる高位設計 フレームワークPyCoRAMで FPGA - SWEST

2015年8月28日 動作モデルからRTLモデルを 生成するツール・コンパイラ ○ 入力 ソフトウェアの ソースコード • C, C++, OpenCL, Java, Python, ○ 出力 RTL(HDLソースコード) • Verilog HDL, VHDL ▫ 構成:SWコンパイラと同等の フロントエンドと高位合成 ならではのバックエンド ○ フロントエンド 抽象構文木(AST)生成・ コントロールデータ フロー(CDFG)解析 ○ バックエンド 「いつ」「どの演算」を するか決めたり、演算を演算 器に、 変数をレジスタに割り当てり SWEST2015 Shinya T Y, NAIST 31

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修士学位論文 潜在的意味解析法 LSA に基づくソフトウェアシステム分類

2003年2月12日 一般的に, これらのソフトウェアはあらかじめ定められた階層構造に 基づいて分類され る このとき用いられる視点はソフトウェアがどのような機能 (ワードプ ロセサ, 表計算 など) を提供するか, という点に重きがおかれる しかし, ソフトウェアを分類 する視点 としては, この他にもどのような そうして得られたトークンのクラスタからソフトウェアの クラスタを算出する また, 提案する手法を実現するシステムを構築 第 32 クラスタ Python C を実装しているソフトウェア群 第 35 クラスタ yacc を利用している 

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Python

6 pandas データ構造およびデータ解析用ツール. 数表や時系列データを操作するため の データ構造と操作を提供する pandas pandas pyda ta github com pydata pandas 修正BSD ライセンス 7 RPy2 R言語へのPython インターフェース rpy2 rpy2 bitbuc ket GNU GPLv2 またはそれ以降 8 Sage Math 数学ソフトウェア・システム.NumPy, SciPyなどの既存の数学関連ソフト ウェ アを同じインターフェースで使えるよう にしたもの.ラズパイ向けにSageMath を 再コンパイルしたもの

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【python】k-meansとc-meansの散布図 - 元理系院生の新入社員が

2016年2月4日 k meansでは各クラスタへの距離を算出した後,最も類似度が高い(距離の小さい) クラスタを所属クラスタとします. c meansでは各クラスタへの距離をそのままクラスタ 属性と用います. k meansの様にあるデータに対するクラスタが一意に決定する クラスタリング手法をハードクラスタリングと呼びます. c maensに様に科学の要素が 強いクラスタには0 3ぐらい所属して,政治の要素が強いクラスタには0 1ぐらい所属して ・・・と所属クラスタが一意に決定しないクラスタリング手法をソフトクラスタリングと呼び 

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Python: KMeans 法を実装してみる - CUBE SUGAR CONTAINER

2017年3月18日 KMeans 法は、機械学習における教師なし学習のクラスタリングという問題を解くための アルゴリズム。 教師なし学習というのは、事前に教師データというヒントが与えられない ことを指している。 その上で、クラスタリングというのは未知のデータに対していくつかの まとまりを作る問題をいう。 今回取り扱う KMeans 法は、比較的単純なアルゴリズムに も関わらず広く使われているものらしい。 実際に書いてみても、基本的な実装であれば たしかにとてもシンプルだった。 ただし、データの初期化をするところで 

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Pythonで機械学習はじめました クラスタリング&次元圧縮&可視化編

2017年2月27日 はじめに前回の「データ前処理編」から時間が空いてしまいましたが、今回はTwitterの テキストデータをクラスタリングをしてみます。 3行でまとめ(やっと)クラスタリングした。 クラスタリングした結果をmatplotlibで可視化した。 次回は脇道で可視化の小技紹介に なるかも。 いきなりソースコード(可視化以外) 前回の「ベクトライズ」の実装に「 クラスタリング」「次元圧縮」の実装を追加してみました。(「可視化」のソースはちょっと 長いので後で

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scikit-learn でクラスタ分析 (K-means 法) – Python でデータサイエンス

2016年5月29日 本ページでは、Python の機械学習ライブラリの scikit learn を用いてクラスタ分析を 行う手順を紹介します。 クラスタ分析とは クラスタ分析 (クラスタリング, Clustering) と は、ラベル付けがなされていないデータに対して、近しい属性を持つデータをグループ化 する手法です。例をあげると、以下のような活用方法があり、マーケティング施策や商品 の企画開発などに活用することます。 製品ごとの特徴 (自動車であれば、価格や定員、 燃費、排気量、直近の販売台数) を用いて類似の製品をグループ化; 店舗の 

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Python - ソフトクラスタリングとハードクラスタリングの違いについて

2017年12月14日 ではソフトクラスタリングで1つの要素が1つ以上のクラスタに属するならどのように クラスタに分類するのでしょうか? ある属性を持っているかどうかで2値分類することが できます。 例えば、「国語が好きな人」、「数学が好きな人」、です。 ソフトクラスタリング では「国語も数学も好きな人」を許します。ついでに「国語も数学も好きでない人」も許し てたりします。カテゴリ数が4になりますハードクラスタリングでは、国語・数学のうち最も 好きな教科は何かと問うています。カテゴリ数が2になります。 またソフト 

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GMM・クラスタリング(クラスタ分析)【Pythonとscikit-learnで機械学習:第

2017年9月3日 GMM・クラスタリングによって、データをクラスタリング解析する手法を、実装・解説します 。本シリーズでは、Pythonを使用して機械学習を実装する方法を解説します。各 アルゴリズムの数式だけでなく、その心、意図を解説していきたいと考えています。

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Pythonで、時系列データをクラスタリングしてみよう | DATAHOTEL Tech

2017年12月12日 こんにちは。データサイエンスチームのHan Cheolです。 この記事は、DataScience Advent Calendarの12日目の記事です。 1 はじめに 実世界のデータの多くは時間 と共に変化する情報、つまり時系列データです。私たちの周辺に目を向けてみると、 ウェブサイトに訪れるユーザーの行動データや消費電力データなど、身近なところでも すぐ見つけることが可能です。 今回は、「クラスタリング」手法を利用して「時系列データ」 から繰り返して出現するパターンを見つけ出す方法を調べてみます。 利用する 

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K-Means Clustering of Word2Vec on Python - wired in

2016年11月18日 はじめに ACL2014で、EmbeddingsのクラスタをNER(Named Entity Recognition)に 使用している論文がある。 線形モデルには、低次元連続値の素性(特徴量)より、高次元 離散値の素性が良いらしい。 この記事では、Word2Vecで学習した単語ベクトル表現( 連続値)を使って、K Meansによるクラスタリング(離散値)を行ってみる。

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Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(3) 教師なし学習・クラスタリング

2017年10月19日 本連載では、プログラミング言語Pythonを用いて実際に手を動かしながら機械学習に 触れ、機械学習でどんなことができるのかを紹介していきます。 クラスタリングとは 前回は、機械学習を行うための環境を構築し、簡単な計算やCSV・エクセルの読み込み まで行ない、Pythonプログラミングへの第一歩を踏み出しました。今回は、教師なし学習 の1つであるクラスタリングを扱い、機械学習の世界へと入って 独立後はソフトウェア 、データ分析等において実務経験を積むとともに、数社を共同創業。

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ソフトクラスタリング r

クラスタリング入門

が,今回紹介する「R」である. Rは,フリーソフトであり,特別な手続きを経ることな く, 誰でも入手・利用できる.また,Windows,Linux, Macintoshなどの主要なOS上で 動作し,平易なGUIも備 えている.このため,初期導入の障壁が非常に低く,手軽 に 使い始める 3 2 クラスタリング 次に,クラスタリングの例をお見せする.図4(a)に示 す2次元サンプル群(行列)dを用意した.これをK means 法を使ってクラスタリングして みよう.まず,必要に応じ て,K means法の実体を格納したライブラリー“mva”を 読み込む. 概要


クラスタリング入門

データの集まりをデータ間の類似度(あるい は秘類似度)に従って、いつかのグループに 分けること • どのような観点で類似度を設定するかでクラ スタリングの結果は異なる ので、クラスタリン グには厳密な正解はない Page 3 クラスタリングの例 Page 4 模様による分類 Page 5 大きさによる分類 Page 6 クラスタリング手法の概要 • クラスタリングの手法は、2つの観点から分類 される • 1つめの観点は、階層的手法と 非階層的手 法 • 2つめの観点は、ソフトクラスタリングとハード クラスタリング Page 7 階層的 

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購買履歴データを使った 分析例のご紹介

2014年12月3日 通常のクラスター分析(階層型・k means)=ハード・クラスタング – Aさんはクラスター1 、Bさんクラスター2というように、対象者とクラス ターの対応は1対1 ◇潜在クラス・ モデル=ソフト・クラスタリング – Aさんはクラスター1への所属確率が80%でクラスター 2への所属確 率が20%、Bさんはクラスター1への があるが、あてはまりの指標(AIC) から後者を採用 ◇クラスター数は、情報量規準AICから6個を選択した ◇プログラム は、Rで自作(推定法は最尤法、数値計算法としてEMアルゴリズムを利用)

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クラスタリング

クラスタリング 2 クラスタリング (clustering) クラスター分析 (cluster analysis) データ クラスタリング (data clustering) 人間が与えた正解は不要で,観測データだけを対象に 分析を行う 教師あり学習 クラス分類など, 人間が与えた正解を,観測データから予測 する規則 R Dubes and A K Jain Validity studies in clustering methodologies Pattern Recognition, Vol 11, pp 235–254, 1979 J L DuBien and W D Warde A mathematical comparison of the members of an infinite family of agglomerative

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クラスタリング - TOKYO TECH OCW

ソフトクラスタリング Sepal Length Sepal Width −20 −18 −16 −14 −12 −12 −12 −10 −10 −10 −8 −8 −8 −6 −6 −6 −4 −4 −4 −2 −2 4 5 5 0 5 5 6 0 6 5 7 0 7 5 8 0 2 0 2 5 3 0 3 5 4 0 log Density Contour Plot 5 42 階層的 クラスタリングのRコード hclust(dist(x)) hclust(dist(x,method="canberra"),method=" ward") 8 9 1 5 2 4 10 3 6 7 0 0 0 5 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 Cluster Dendrogram hclust (*, "complete") dist(x) Height 13 42 

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クラスター分析とR

後は適当な高さで切れば, 分類することができます この場合は上の図の点線のところで 切れば 3 つのクラスターに分類されます た だし, どの高さにすればよいかという問題が 残っていますが, 実際には分析する 人が意味的に妥当だと思われるところで切断する 方法が使われています。 ii ま た注意してもらいたいのは, これらの操作を手作業で行う のは, とてつもなく大 変だ!ということです ですので通常は統計処理ソフトを用いて行い ます ここ では Excel にはクラスター分析する機能はついていないので統計処理ソフト R

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クラスタリング技術の基礎と応用 - NTTコミュニケーション科学基礎研究所

2013年10月5日 教師なし機械学習技術 クラスタリング 可視化 変化点検出 時系列予測 異常値検出 類似探索 推薦 k means GMM ガウス混合モデル NMF 非負値行列因子分解 3 d comp sys mac hardware e comp windows x f rec autos g rec motorcycles h rec sport baseball i rec sport hockey j sci crypt k sci electronics l sci med m sci space n misc forsale o talk politics misc p talk politics guns q talk politics mideast r talk religion misc s alt atheism t soc religion christian 59 

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ソフトクラスタリングを用いた災害情報の分類 - kaigiorg

ソフトクラスタリングを用いた災害情報の分類 Classification of Information in Disaster by SoftClustering 馬場 正剛 ∗1 Seigo Baba 鳥海 不二夫 ∗1 Fujio Toriumi 榊 剛史 ∗1 Takeshi Sakaki 篠田 孝祐 ∗3 Kosuke Shinoda 栗原 聡 ∗3 Satoshi Kurihara 風間 一洋 ∗4 Kazuhiro Kazama 野田 五十樹 ∗5 Itsuki Noda 大橋 弘忠 ∗1 Hirotada Ohashi ∗1東京大学 The University of Tokyo ∗2電気通信 大学 The University of Electro Communications ∗3和歌山大学 Wakayama University ∗4産業 

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コールドスタート問題解決のためのソフトクラスタリング活用の提案

概要 協調フィルタリングに代表される推薦アルゴリズ ムは,評価データの蓄積が乏しい 新規ユーザや新規 アイテムの推薦が難しいとされるコールドスタート という問題を本質 的に抱えている[1] しかし,Web サービスにおけるユーザやアイテムの流動性がます ます高まるにつれて,その問題に対処するという現 場でのニーズは非常に大きい 本稿 では,推薦対象と 被推薦対象に対しソフトクラスタリングを活用する 推薦アルゴリズム を提案し,コールドスタート問題 に対処する実務的な有効性を示した 2 システム概要

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統計解析ソフト 「R」 - J-Stage

が,今回紹介する「R」である. Rは,フリーソフトであり,特別な手続きを経ることな く, 誰でも入手・利用できる.また,Windows,Linux, Macintoshなどの主要なOS上で 動作し,平易なGUIも備 えている.このため,初期導入の障壁が非常に低く,手軽 に 使い始める 3 2 クラスタリング 次に,クラスタリングの例をお見せする.図4(a)に示 す2次元サンプル群(行列)dを用意した.これをK means 法を使ってクラスタリングして みよう.まず,必要に応じ て,K means法の実体を格納したライブラリー“mva”を 読み込む.

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Rで距離行列の生成とクラスター分析(Matrixパッケージ対応) - Qiita

2017年12月10日 クラスター分析は距離行列の生成(類似度行列ではない!) クラスタリングの実行という 流れになる。 それぞれのステップで、採用する距離の種類クラスタリングの方法が チューニング変数となる。 この順に手順を見ていく。 続きを読む marketechlabo r distance clustering

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Rでk-means法とその拡張1 k-means編 - サボタージュ禁止のおさぼり日記

2013年11月27日 Fuzzy c meansはk meansのソフトクラスタリング版です Rで学ぶクラスタ解析で解説 されています。パッケージでやるならe1071などに入っていますし, わたしも既に スクリプトをRで普通の数値計算に載せてあります。 x meansではデータを二分割するk meansを繰り返し, 再度結合することで, クラスタリングを行います。情報量基準(BIC)で クラスター数が決まり, そのクラスター数はアルゴリズムが自動で決めてくれます。石岡 さんのHP(Open softwares and its documents)へいくと, Rのスクリプトが 

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Rとクラスター分析2

[連載] フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第29回 Rとクラスター分析(2) 1.樹 形図の切断とコーフエン相関係数 先月号では、階層的クラスター分析の基本概念や樹 形図の作成などについて説明した。 クラスター分析結果を分析する際には、どの個体が どのクラスターに属するかを確認することが必要である。階層的クラスター分析では、 クラスターの数を指定し、樹形図を切断すると個体が属するクラスが決定される。

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Rとクラスター(1)

[連載] フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第28回 Rとクラスター分析(1) 1. クラスター分析とは 我々は、物事を整理整頓する際には、機能、形状などの側面から似 ているものを同じのところに集めて、片付ける。これと同じくデータについてもデータ構造 の側面から似ている個体を同じのグループに仕分けることが必要である場合がある。 データサイエンスにおける分類のための方法は、 また、階層的クラスター分析は クラスタリング法、凝集型階層手法とも呼ばれている。 図1の樹形図は、芥川龍之介と 夏目漱石の 

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ソフト クラスタリングの使用による混合ガウス データのクラスタリング

この例では、ガウス分布の混合から派生させたシミュレーション データに対してソフト クラスタリングを実行する方法を示します。 クラスターに各点を割り当てます。ソフト クラスタリングは、データ点が複数のクラスターに属することができる、別のクラスタリング 方式です。 n = size(X,1); [~,order] = sort(P( ,1)); figure plot(1 n,P(order,1),'r ',1 n, P(order,2),'b ') legend({'Cluster 1', 'Cluster 2'}) ylabel('Cluster Membership Score') xlabel('Point Ranking') title('GMM with Full Unshared Covariances') データの散布 図 

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K meansによるクラスタリングの解説と具体的なクラスタリングの活用方法

2015年11月27日 クラスタリングとはハードクラスタリングソフトクラスタリング階層的方法非階層的方法 k means法本セッションで説明するk means法の、機械学習での位置づけを示します。 All rights reserved k means法によるクラスタリングの例例で用いるデータの特徴を 示しますR > ( x

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[データマイニング+WEB勉強会][R勉強会] はじめてでもわかる R言語

2010年3月19日 はじめてでもわかる R言語によるクラスター分析入門 似ているものをグループ化する 」 hamadakoichi 濱田晃一。 途中、質問・議論をはさむ双方向形式で進行し、2時間の 講義を行い クラスタリング手法の種類 各クラスタリング手法 ・スペクトラル クラスタリング ・メディアン法 ・重心法 ・ウォード法 ・ 完全連結法 ・単連結法 ・ k means 非階層的 ・群平均法 階層的 ハード ・混合分布モデル ・ pLSI ・ NMF ・ Fuzzy c means 種類 ソフト; 25 クラスタリング手法の種類 各クラスタリング手法 ・スペクトラル 

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Rをゼロから始めてクラスタリングまでやってみる - Catcher in the tech

2014年9月18日 Rのインストールからグループ集計、クラスタリングまでをRに触れたことがない人が体験 できるようにまとめてみました。

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クラスタリング入門

データの集まりをデータ間の類似度(あるい は秘類似度)に従って、いつかのグループに 分けること • どのような観点で類似度を設定するかでクラ スタリングの結果は異なる ので、クラスタリン グには厳密な正解はない Page 3 クラスタリングの例 Page 4 模様による分類 Page 5 大きさによる分類 Page 6 クラスタリング手法の概要 • クラスタリングの手法は、2つの観点から分類 される • 1つめの観点は、階層的手法と 非階層的手 法 • 2つめの観点は、ソフトクラスタリングとハード クラスタリング Page 7 階層的 

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