Japan.Rで私にとって使えそうなアイデアや手法だけを厳選して載せたいと思います。（結局、長くなった気がしますが。。）
全てを見たい場合は、この方のブログがよいと思います。
Japan.R 2015に参加してきた
Spark Streaming
Spark Streamingストリーミングを使って、挙動に応じて自動的にメールやSlackに送るとかでサイトの監視に使えるそうな。
jupyter
RでいうところのRStudioのような分析しやすいPython用のGUI
rangerパッケージ
RFなどができる。C++で実装されているので速いらしい。
最近のRのランダムフォレストパッケージ -ranger/Rborist-
RcppRollパッケージ
移動平均とかの計算が楽になるらしい。
インターネットの予約のステップの伸び率をモデリングし、ある一定速度だとしたら表示を出し分けるなどの施策に活かしているそうな。
多腕バンディットアルゴリズム
サイト内のバナーなどの出し分けの最適化に使っているらしい。Rでは重くてできないそうな。
leafletパッケージ
これを使えば地理データの可視化が簡単にできる。
→デフォルトの地図がOpenStreetMapなので、サイトに載せる際も好都合。
→「ぐりぐり動かせる・レイヤー構造・多機能・Shinyでアプリケーションも作れる」
→Githubの方がバージョン上
→データテーブルで読み込んで緯度経度を指定する。
サークルや線の太さも指定でき、ポップアップも立てれる。
地点間でのラインも引ける。addPolylines
プロットでエクスポートでWebページにすれば図が作れる。
leafletでMapbox（とかいろいろな地図）を使う
purrrパッケージ
→複数のモデルをリストにして、推定結果を一気に出すことができる。（都度、モデルを作る必要がない。）
{purrr} による非テーブルデータの処理
purrr 0.1.0を使ってみる(1) map
ggfortifyパッケージ
purrrで実行した分析結果のプロットなどが簡単にできるらしい。
Concepts and Basics of ggfortify
Shiny
分析結果を可視化したりできるツールとしてはカジュアルにできていいかもしれない。
無料版では複数のアクセスに弱いので社内用のツールとしてはいい。
rApacheパッケージ
rとアパッチでwebアプリケーションを作れる。
deployR
APIを作るためのフレームワーク
Gradient Boosting Decision Tree
モデルの性能が良くなるように特徴量の選択ができる手法らしいです。これは進捗が良くなる、イケメンな手法ですね。
今度深掘ってみたいです。
Gradient Boosting Decision Treeでの特徴選択 in R
SparkRパッケージ
Rからスパークの処理を実行できる。
SparkRをEC2上で動かして分散処理してみる
Parquet（パーケ）
ビッグデータで一般的になってきているフォーマットのことらしい。
10GBのデータが300MBになった。→これはすごい！！
DMMゲームのログ解析~Parquetについて~
TinySegmenter
MeCabとかを入れてごにょごにょすることが許されていない方向け？
TinySegmenter:Javascriptだけで書かれたコンパクトな分かち書きソフトウェア
knitrパッケージ
Rの分析結果をhtmlでレポーティングができる。
R でレポートを作成するのに knitr が超便利
R Presentation
Studioでスライド作成できる。
Rとウェブの融合（５）ーslidify、R Presentationー
rvestパッケージ
RでWebスクレイピングができてしまう。（私はPythonでやっていますが。）
rvest でログインしてスクレイピング #rstatsj
pforeachパッケージ
デフォルトで並列計算するようにしたパッケージ
R で超簡単に並列処理を書けるパッケージ pforeach を作った