=== 第3週 ===

今週の{{:mselab:2013:stat:week3:note-statistics-3-20131029.pdf|配付資料}}。グラフと表のみによるデータ解析(第1週)と比較的単純な学習機械によるデータ解析(第2週)に続いて、今回は次の2つの課題に取り組んでもらう。

  - キャンペーンの提案書の作成
  - より柔軟な学習機械の適用と単純な学習機械との比較

ひとつ目の課題は、前回までのレポートの考察として、どのような顧客層に重点的にキャンペーンを展開するのがよいか、提案書を起草してもらう。「提案書」という書類の形式については、成書を参照するのがよいが、参考までに幾つかのウェブサイトへのリンクを掲げておく。

  * [[http://www.fujixerox.co.jp/support/xdirect/magazine/rp0811/08111a.html|ロジカル＆ビジュアルなドキュメンテーション（提案書編）]](富士ゼロックス)
  * [[http://www.bizocean.jp/doc/category/260/|提案書のテンプレート]]
  * [[http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/COLUMN/20130123/451421/|提案書作成スキルを身につけよう]](日経BP)
  * [[http://japan.zdnet.com/blog/netcommerce/2013/07/13/entry_30022576/|提案書の最初を見れば営業の力量が見えてくる]](ZDnet)
  * [[http://www.microsoft.com/japan/office/previous/xp/suminaka/powerpoint/teian/teian_con2_1.htm|顧客への提案活動の実施]](マイクロソフト)

2つ目の課題は、より柔軟な学習機械を適用してもらい、先週までの方法との違いを検討してもらう。こちらについては今回も、同志社大学の金(じん)先生が公開されてらっしゃる

  * [[http://mjin.doshisha.ac.jp/R/31/31.html|Ｒとカーネル法・サポートベクターマシン]]
  * [[http://mjin.doshisha.ac.jp/R/32/32.html|Ｒと集団学習]]

を参考に、進めて欲しい。