広告宣伝費を各宣伝媒体へのコスト配分を調整することで効率化したいという事業部の課題に対してデータ分析のプロジェクトはどう進められるものなのか。筆者の経験を基に紹介する。 連載目次 これまで、連載第1回「4W1Hで分かる、ビジネスに本当に役立つデータ分析とは、どんなものか」、第2回「事例で分かるデータ分析プロジェクトの進め方の基本」を通じて、「データ分析そのもの」の中身、「データ分析プロジェクト」の中身を紹介してきました。今回は、データ分析プロジェクトのケーススタディを紹介します。 紹介に当たり、筆者の立ち位置をあらためて説明しておきます。筆者はリクルートテクノロジーズに所属しており、リクルートグループの事業会社に関連する各種のデータ分析を行っています。連載1回目の「Where」でいうと、筆者は少し特殊で、外部組織と事業会社内の中間的なところにおり、グループ内の各企業に対して、データ分析での

会員事業部の有賀 (@chezou) です。 クックパッドは、先日学術機関向けにレシピと献立のデータを公開しました。 研究者の方々にクックパッドのレシピ・献立を使っていただくことで、料理に関する研究の発展に貢献できればと思いデータ公開に至りました。 今回は、その中でもクックパッドのレシピデータを使った分析事例として、word2vec を使ったテキスト分析を行ったのでご紹介します。 なお、 3 / 7 (土) に日経新聞電子版さんと共催で、このデータを含む各種データを使った学生向けデータハッカソンを開催します。締め切りは 2 / 27 (金) と間近ですが、興味がある方はぜひご参加ください。 word2vec とは word2vec は単語を意味を含んだベクトルで表現できるようにするツールです。Tomas Mikolov らが提案し、その実装を公開しています。 CBOW (Continuou

Yahoo!ニュースに「電池残量で居場所「９３％特定」　アンドロイドの無防備さ利用…開発者警告 （SankeiBiz）」というニュースがありました。これを読んで、「93%って一体何のことを言っているの？」と思って調べてみました。本文を読んでも、注意深く読んでいなければきっと誤解する人もいると思うので、93%とは何か、を中心に、その他調べたことをここにメモしておきます。 ※この記事中で「論文」と言ったら、Michalevsky, Y. らの「PowerSpy: Location Tracking using Mobile Device Power Analysis」のことです。リンク先では、無料で本文が読めます（英語）。ちなみに、SankeiBiz中には論文タイトルなどは出てきませんでしたが、MITの記事には論文へのリンク、WIREDには、埋め込みがありました。ちなみに、論文を全文読んだわけ

UXに力をいれていきたいと考えているWeb制作者は多いと思います。 Webサイトのユーザエクスペリエンスを向上させるために必要なタスクが理解でき、見積もりも作成できるUX Recipeを紹介します。 最終成果物だけでなく、必要な途中のプロセスもドキュメント化などすることで、クライアントからの正当な評価もいただけます。 UXのプロセスを洗い出して、見積もり計算 UXのプロセスは7カテゴリに分類されており、案件によって使い分けて的確に利用したいですね。 中の人に許可を頂き、各プロセスを軽く翻訳してみました。 bA時代は大きいプロジェクトのリーダーや見積もり作成もしていたので、その時の目線でひと言コメントも添えてみました。※フリーランス目線ではないです。 Planning -準備はプロジェクトの要 ここは全項目、必須と言えます。プロジェクトは小さくても大きくても準備が肝心！ Expert Rev

デヴィッド・フィンチャー最新作『ゴーン・ガール』。自分もエントリーを上げたが、多くの人もまた大きく心動かされてエントリーを上げている。内容的には理解出来ないような物ではないが、一筋縄ではいかないキャラクターや展開に韜晦させられている人も多い。 また、フィンチャー過去作との比較をしているものもあったのだが、奇をてらった解釈が流行りなのか、首をかしげざるをえないものも少なからずある。そこで、フィンチャー作をデビューから最新作まで俯瞰して、ごくごく一般的なデヴィッド・フィンチャー作品の解釈・テーマの読み解きをしようと思う。 失敗したデビュー 『エイリアン３』（1992） ●「体内のヘビ」よもう一度 エッジの効いたPVを作るフィンチャーならMTV感覚のクールな映画を作るだろうと監督起用されたが、待っていたのはスタジオの過度な介入と、いくつもの案をツギハギにした歪な脚本。誰がやっても暗澹たる結果にな

ブンブルブハローはてなブログ！どうも、ペロペロです！ 最近ユーチューバーが話題ということで、僕もちょっとHIKAKINについて書いてみようかな、と思います。 いやー、HIKAKINって凄いですよね。 全然皮肉とかで書いてるわけじゃないです。ホントの所結構マジで凄いなと思ってます、面白いとは思わないんですけど。 でも「面白くない」ってブーブーいう人が多いのに、これだけブレイクしてるってのがそもそも凄いですよね？ 一時「何でこの人こんなに動画再生されてるの？」と思ってかなりの動画を見てみたことがあります。 その結果、出たのが「やっぱりHIKAKINってすげぇ」って結論です。 HIKAKIN自体が凄いのか、HIKAKINを作り出しているバックエンドが凄いのかはよくわからないですが、とにかくHIKAKIN凄い。怖い。 そんなわけで今日は僕がHIKAKINをなんで凄いと思ったのか、怖いと思ったのかを

初心者にも分かりやすいと人気のHead Firstシリーズのデータ解析バージョン。大量で複雑なデータを分析し、意味のある適切な情報にまとめて把握し、効果的に見せる手法は、ビジネスでも研究でも必須のスキルです。本書ではデータの収集、整理、視覚化、解析、そしてプレゼンテーションというデータ解析の手順に沿って、実際に手を動かしながらやさしく解説します。エクセルやRをはじめさまざまなデータ解析ツールを使って効果的なデータの提示方法が身につくように構成されています。『Head First Statistics』とともに読むとさらに効果的。実践で役立つ情報が満載の一冊です。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください

array(3) { [0]=> array(24) { [“ID”]=> int(521375) [“id”]=> int(521375) [“title”]=> string(14) “diamond@2x (2)” [“filename”]=> string(16) “[email protected]” [“filesize”]=> int(1887216) [“url”]=> string(71) “http://www.treasuredata.com/wp-content/uploads/2025/04/[email protected]” [“link”]=> string(45) “http://www.treasuredata.com/home/diamond2x-2/” [“alt”]=> string(18) “The Diamond Record” [“author”

オンラインビジネスを成功に導くには、「誰が、いつ、どこに、なぜ」サイトに来たのかを管理者が理解できるようにWebサイトを構築し、計測・解析ソフトウェアを取り入れることが重要です。 本書は、サイト訪問者が残していく情報、データの意味、データの使い方などを明らかにする計測・解析ツールを十分に使いこなすためのガイドブックです。Web解析の基礎、実装とセットアップなど入門的なHackから、オンラインマーケティングやWebサイトユーザビリティの計測、オンラインショップの分析、Web計測アプリの自作まで、Web解析全般を100のHackで解説します。企業サイト、ポータルサイなどすべてのサイトオーナー、またWebディレクター、インターネット広告関係者必携の一冊です。 序文 クレジット はじめに 1章　Web計測の基礎 1.　Web計測を語る 2.　Web計測のベストプラクティス 3.　適切なベンダを選ぶ

こんにちは、ユーザファースト推進部デザイングループの長野です。 今回は、クックパッドで定期的に行っているユーザ調査について、下記の流れでご紹介してみたいと思います。 なぜ調査するのか どのような調査をしているか 調査結果の記録と共有の方法 実際のサービスに活かされた事例 1. なぜ調査するのか クックパッドでのものづくりはすべて、「誰のどんな課題を解決するのか」を明確に定義することから始まります。そのためには、対象となる「人」への理解が不可欠であり、ユーザ調査はその手段です。 現在クックパッドでは、レシピ検索だけでなく生活全般へと事業領域が広がってきており、提供するサービスが対象とする「人」の生活や利用シーンの幅も、ますます多様化しています。それにともなって、様々なタイプの人の生活を理解することが必要とされてきており、ユーザ調査を活用する意味も、より強まってきていると感じています。 2.

米Twitterは8月27日（現地時間）、これまで広告主とTwitterカード利用者にのみ提供してきたツイート分析ツール「Twitterアナリティクス」を一般ユーザーにも公開した。同社のソフトウェアエンジニア、イアン・チャン氏が8月27日（現地時間）、ツイートで発表した。 日本を含む数か国のすべてのTwitterユーザーは、analytics.twitter.comにログインすることでアナリティクスを利用できる。 アナリティクスには、「ツイート」「フォロワー」「Twitterカード」の3つのタブがあり、ツイートタブでは自分のツイートのインプレッション（他のユーザーのタイムラインや検索結果にツイートが表示された回数）やリツイート数などをダッシュボード上でリアルタイムで確認できる。フォロワータブではフォロワー数、フォロワーの興味分野などが、Twitterカードタブではユーザーの反応やカードのタ

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2014年8月10日 7時0分 リンクをコピーする by ライブドアニュース編集部 ざっくり言うと Javaの人気が衰えない理由を解説している 言語の馴染みやすさなどが、一般人にとって親しみやすい 負荷がかかった状況にも対応できる言語で、失敗の可能性を最小限にできる AndroidとCS101はその大きな要因といえる。 これはおばあちゃんの淹れてくれるジャワ・コーヒーの話ではない。1995年辺りに誕生したにも関わらず、Javaは今でも使用されるプログラム言語である。事実、最近の雇用レポートで、Dice.comはJavaを2015年にプログラミング関連の仕事に就くために有利な5つの言語の一つに挙げている。 どうやってJavaはこんなに長期間、の頂点に君臨し続ける事ができたのか？ 人気コンテストを征服Go言語はクラウド・コンピューティングの隆盛と共に流行し始めた。Scalaはここ10年ほど企業

今回は、マッキンゼーやボストン・コンサルティングといった、有名外資戦略コンサルティングが作成した資料を解説していきます！ 外資戦略コンサルティングといえば、【ナゾの組織？】最強組織マッキンゼーの正体〜6800万円のプレゼンをする会社〜にまとめられるように、企業の相談役として、論理的かつ明快なプレゼン資料を作成しています。 そんな資料作成のプロフェッショナルは、一体どのようなプレゼン資料を作成しているのでしょうか！？

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コンテンツブロックが有効であることを検知しました。 このサイトを利用するには、コンテンツブロック機能（広告ブロック機能を持つ拡張機能等）を無効にしてページを再読み込みしてください。 なお、Microsoft Edgeをご利用のお客様はプライバシー設定が影響している可能性があるため「追跡防止を有効にする」の設定を「バランス（推奨）」にしてご利用をお願いいたします。詳細は下記のFAQページをご参照ください。 https://help.toyokeizai.net/hc/ja/articles/33846290888345 ✕

先日、８月11日を｢山の日｣とする祝日法改正案が参議院本会議で可決、成立し、2016年から実施される。この記事を読んで、祝日の意義とその数について考えてみた。 祝日については、｢国民の祝日に関する法律｣(昭和23年法律第178号)に規定されており、第1条に『国民こぞって祝い、感謝し、又は記念する日を定め、これを｢国民の祝日｣と名づける』と書かれている。これまでは、1月1日の｢元日｣に始まり、12月23日の｢天皇誕生日｣まで年間15日の祝日があった。 今回、祝日に加えられた｢山の日｣は、『山に親しむ機会を得て、山の恩恵に感謝する』という目的で制定された。｢海の日｣は『海の恩恵に感謝するとともに、海洋国日本の繁栄を願う』とあり、｢みどりの日｣は『自然に親しむとともにその恩恵に感謝し、豊かな心をはぐくむ』とある。いずれの日も自然に恵まれた国土に暮らすことに感謝の念を表わす祝日だが、国民の価値観が

（2015/1/30 追記）時期は不明ですが、現時点のgithub.comはEd25519鍵にも対応しています。 （2016/5/31 追記）「GitHubにバグ報告して賞金$500を頂いた話」で紹介した通り、既に弱い鍵はGitHubから削除され、新規登録もできなくなっています。 GitHub APIを利用して、GitHubの31661アカウントに登録されているSSH公開鍵64404個を取得してみました。抽出方法*1が適当すぎて偏りがあるような気もしますが、面白い結果が得られたと思うのでまとめてみます。 SSH鍵の種類 鍵の種類 個数 割合 RSA鍵 61749 (95.88%) DSA鍵 2647 (4.11%) ECDSA鍵 8 (0.01%) 約6万個の鍵のうち、8個だけECDSA（楕円DSA）鍵が見つかりました！常用しているのか試しに登録してみただけなのかはわかりませんが、何にせよ

ネイト・シルバー氏といえば、米大統領選の勝敗を全50州分的中させたり、野球選手の成績を予測するための統計ツールPECOTAを開発した人物として知られる天才データアナリストです。そんなネイト・シルバー氏が新しく立ち上げた、統計を使ってあらゆる事象を分析するニュースサイトがFiveThirtyEightで、ここでスポーツ関連のデータアナリスト兼ライターを務めるBenjamin Morrisさんが現在世界ナンバーワンのサッカー選手と目されているリオネル・メッシ選手に関するさまざまなデータを分析しまくったところ、メッシ選手は通常ではほとんど不可能な要素を両立しまくったまさにミラクルな選手であることが判明しました。 Lionel Messi Is Impossible | FiveThirtyEight http://fivethirtyeight.com/features/lionel-messi