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研究ノート「計量テキスト分析ツールKH Coderによる分析結果の再現性」公開 公式オンデマンドセミナー【初級編】【ステップアップ編】受付中 医療用語の辞書をご用意（無料） KH Coderとは KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュート
なお、初心者向けの基本的なGoogle アナリティクスの活用については、以下の記事にまとめています。こちらで紹介しているような数値はすでに見ている、物足りない！という方はぜひ柳井氏のおすすめ分析方法を参考にしてください。 オウンドメディアの分析をしよう！GoogleAnalyticsを活用したアクセス解析のやり方を解説 -はてなビジネスブログ オウンドメディアのエンゲージメント指標は再訪回数 ー柳井さんは、オウンドメディアの目標設定などについてはどのようにお考えでしょうか。 柳井氏：本サイトでコンバージョンがあるなら、コンバージョンへの誘導を目標にするのが理想ですよね。しかし、現実的にはオウンドメディアから本サイトへの流入、コンバージョンは難しいことが多いです。そもそもコンバージョンを目的にするなら、専用のLPを作成したほうが効果が高いですから、オウンドメディアは長期的なエンゲージメント
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
概要 Process Monitor はプロセスが行った処理 (ファイル システム、レジストリ、プロセスおよびスレッドの活動) をリアルタイムで表示するツールです。そのため、 Process Monitor はシステムのトラブルシューティングやマルウェア検出などに役立てることができます。 画面構成 Process Monitor は procmon.exe をダブルクリックして実行することで、利用開始できます。Process Monitor の画面構成は非常にシンプルで、コンピューター上で行われた処理内容が 1 行ずつ、上から順番に表示されます。処理の順番を確認できるので、どこまでの処理が成功していて、どこからの処理に失敗しているか、といったトラブルシューティングに役立てることができます。 使用法 Process Monitor を起動すると既定で記録が開始されます。開始と停止は capt
先に【少年・男性向けコミック誌の部数変化をグラフ化してみる(2010年10月-12月データ)】などで【社団法人日本雑誌協会】が2011年2月10日に発表した、2010年10月から12月分の主要定期発刊誌の販売数を「印刷証明付き部数」ベースで公開したデータを元に、いくつかのグラフを生成した。今データは定期的に更新され、当方でもいくつかの雑誌について丸一年以上のデータが取得できたため、季節属性にとらわれない「前年同期比」の値を出せるようになったことは、これまでの記事でお伝えした通り。今回は番外編として、当サイトで定点観測しているデータ以外のいくつかの雑誌について、「前年同期比」における部数推移をグラフ化してみることにした。雑誌不況はどこまで、どのジャンルに浸透しているのか、どこまで進行しているのか、ある程度はつかみとれるに違いない。
今日は、ソーシャルメディア解析の話題を。自分のサイトに設置したFacebookの「いいね!」ボタンの使われ具合を分析する方法です。Facebookインサイトを使う方法と、APIでデータを取得する方法の2種類を紹介しましょう。 最近、Facebookの「いいね!」ボタンを見かけることも増えました。Web担でも2010年9月から「いいね!」ボタンを設定していて、先日の「TwitterやFacebookで共有されたリンクが検索順位に直接影響する――グーグルとBingが明言」の記事では何と840いいねを記録しました。 さて、この「いいね!」ボタンの押され具合を分析するにはどうすればいいのでしょうか？ 各ページを表示してボタンの横に表示される数字を目視で確認していくのもいいのですが、もう少しデータとして分析したいですよね。 それには、「Facebookインサイトを使う方法」と「APIを使う方法」の2
僕自身、最近はあまりmixiを使うことがないし、たまにmixiをのぞくと、ほとんどのマイミクのみなさんは休止状態。僕の周りのネットの先端を追い続ける人たちにとって、コミュニケーションのメインツールはTwitterに移行したようだ。 でも実はmixiは順調に成長を続けている。特に若いユーザー層の人気は不動である。僕はmixi関係者と話をする機会があるのでこのことを知っていたけれど、僕の周りの比較的ネットに詳しい人たちってmixiがコミュニケーションツールとして順調に伸びている話を意外に知らない。最先端な人であればあるほど、知らない傾向があると思う。なので10日前ぐらいに発表された資料なんだけど、最先端ユーザーのためと、そして僕自身、この情報を記録として残すために、遅ればせながら取り上げたいと思う。 主要データを見てみよう。 ・登録ユーザー数2100万人 ・月間ログインユーザー数1430万人、
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![2010年のテレビ出演時間ランキング[アイドル]](/image.pl?url=https%3a%2f%2fcdn-ak-scissors.b.st-hatena.com%2fimage%2fsquare%2f076207cde1ad7694ecb24b2d558238f324663e94%2fheight%3d288%3bversion%3d1%3bwidth%3d512%2fhttps%253A%252F%252Fwww.tv-ranking.com%252Fcommon%252Fimg%252Flogo_ogp.png&f=jpg&w=240)
