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画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科
アクセス解析の実態調査としてGoogleアナリティクスに関するアンケートを実施。CVR改善など、成果を上げるために使うべき機能・使わなくてもよい機能を明らかにした。
株式会社クリエイターズネクストの窪田です。Google Analytics 4 プロパティのリリースに伴い、緊急寄稿をさせていただきます。今回のGoogle Analytics 4 プロパティはウェブ解析の知見と、機械学習の知見とが同時に求められる内容でした。 私は3万8000名のウェブ解析士の中で2年連続に日本一となっており、東京大学大学院松尾研究室のGCI、MITスローン大学院で深層学習のプログラムを修了しています。また、深層学習に関する特許を日本で取得しています。そのため、本記事では、ウェブ解析の知見と、機械学習の知見を両方使いながら説明していきます。 1週間でGoogleアナリティクス4の基礎が学べる本 を出版しました！ 大幅に改訂されたWebマーケティングツール 「Googleアナリティクス4」の基礎と活用法を 最前線のWebマーケッターたちがやさしく解説!本書は、Webマーケ
HAPPY ANALYTICSではGoogleデータポータルを利用して、自社の状況をモニタリングしています。どういったデータポータルを作成しているのか？全12ページの内容を紹介＆解説しますね。 参考になるかは分かりませんが、こんな感じの数値見ているのか、くらいの気持ちでご覧いただければ！ ページ１：月別KPI数値 ページ２：目標数値レポート（半期） ページ３：リード獲得レポート ページ４：リードから商談レポート ページ５：新規取引先責任者レポート ページ６：商談情報 ページ７：コーポレート集客 ページ８：コーポレート広告 ページ９：コーポレートサイト内 ページ１０：Twitter ページ１１：Facebook ページ１２：ブログ ページ１：月別KPI数値 メインのスライド。弊社ではファネルとして 弱リーチ⇒強リーチ⇒有効人数⇒商談数⇒売上 を設定しており、その数値がまず記載されています。
(Image by Pixaby) この記事は去年はてブ1100以上ついてしまった与太記事の続編です。その時はタイトルを読んで字の如く「データサイエンティスト」と「機械学習エンジニア」の満たすべきスキル要件（の2017年版）について考察したものでした。 で、まだ1年しか経ってないのに何でまた引き合いに出したのかというと、最近のメディア報道やニュースリリースの類などを見ていると「データサイエンティストにディープラーニングをやらせる」とか「高度な統計分析のできるエンジニアが必要」みたいなどう見ても色々混同している感のある内容が目に付くので、改めてちょっと自己流に交通整理してみようかなと思ったのでした。 特に、空前の人工知能ブームで「人工知能」の語が人口に膾炙すると同時に2014年頃にブームが終わったはずの「データサイエンティスト」の語が何故か復権してしまい、そこら中のメディアでかつて空回りした
2018/1/1時点で利用可能な、オープンデータの主要取得先を記載します。 1. 世界中の国や都市の情報 EUとイギリス Public Data EU http://publicdata.eu Open DataEurope http://data.europa.eu/euodp/en/home UKGovernment Data https://data.gov.ukアフリカ Africa Open Data https://africaopendata.org Code for South Africa http://code4sa.org Code for Africa https://codeforafrica.org アジア Open Cities Project http://www.opencitiesproject.org Open Nepal http://data
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 僕はウェブサイト制作会社でサイトの運用・アクセス解析担当をしている者です。 ウェブサイトの制作・リニューアルを受注した際にプロジェクトに参加し、クライアントの現状サイトのアクセス解析とレポート作成、リニューアル提案が主な仕事です。 クライアントと直接相対するディレクターから「GoogleAnalyticsの権限もらったからアクセス解析して」とオーダーを受け、アクセス解析を行うことになります。 そもそも、初めて見るサイトを構造から理解し、リニューアルに資する提案ができるようなインサイトを得るまで分析するのは本当に骨が折れます。
by Jay Wennington 検索サービスや広告会社、ウェブサイトの管理人などが、インターネットユーザーをブラウザの種類・画面解像度・プラグインの名前などから識別していることはよく知られていますが、このようなトラッキングはこれまで、ブラウザを変えることで断ち切れていました。しかし、新たな研究で、ブラウザを変えてもトラッキングが継続され、しかも識別精度が非常に高くなるテクニックが発見されました。 (PDFファイル)Browser Fingerprinting via OS and Hardware Level Features http://yinzhicao.org/TrackingFree/crossbrowsertracking_NDSS17.pdf Websites Can Now Track You Online Across Multiple Web Browsers ht
英国離脱とトランプ当選。世界をひっくり返したビッグデータ会社を畏怖せよ2017.02.13 12:1211,459 satomiトランプの執務机は、パソコンがないことで有名です。メールもやりません。｢友達の半分が不倫の写メで訴訟地獄だから｣と本人は理由を語っていましたが。 いろいろ不便なので秘書がスマホをすすめたらツイートが止まらなくなって老朽Androidをいまだに手放せなくなっていますけど、基本的には、｢秘書にWebページをプリントアウトさせて読む社長｣。ローテクです。 そんなトランプを当選に導いたビッグデータ解析企業の話がちょっと前にMotherboardに載っていて、面白くてついつい読んでしまったんですが、読後にいや～な感じが残る話でした。 要するに、｢いいね｣を何個か見るだけでマシンはほぼ完ぺきに個人のプロファイリングができるんですね。そして、そのプロファイリングをベースに｢対
こんにちは。組長こと @fujiwara (id:sfujiwara) です。 早速ですが皆さん、ログは見ていますか? 当然見ていますよね。tail -f で追いかけるとか大好きですよね。という前提で話を進めましょう。 この記事はTech KAYAC Advent Calendar 2016 の24日目の記事です。 TL;DR 多種多様なホストから発生するログの末尾を tail -f で追いかけたい fluentd + ローカルファイルで行うのはちょっと面倒Amazon Kinesis +Lambda を使ってスケーラブルな仕組みを考えてみた kinesis-tailf というツールも作った 既存の仕組みと問題点techblog.kayac.com 弊社の Lobi とソーシャルゲームでは、この記事で紹介されたような Fluentd を活用したログ集約の仕組みを整備しています。この
［速報］Google、モバイルアプリ用ログ解析ツール「Firebase Analytics」の無償提供を発表。ノーティフィケーションも無制限に無償で提供。Google I/O 2016Googleはサンフランシスコで開催中のイベント「Google I/O 2016」で、モバイル向けバックエンドサービス（MBaaS）である「Firebase」の新バージョンで、アプリケーション向けログ解析ツール「Firebase Analytics」を無制限かつ無償で提供すると発表しました。 新バージョンのFirebaseは単なるMBaaSではなく、モバイルアプリケーションの開発を促進するためのさまざまな機能の集合体となっています。 Firebase Analyticsはアプリケーションのログ解析に最適化された、いわばアプリ版のGoogle Analytics。iOS、Androidに対応。 これを無償かつ
Experianはデジタルアイデン ティティのトッププロバイダ ーとして評価されましたJuniper ResearchはExperianを技術・市場基盤 が確立されたリーダーと認め、アイデンティティ &フロードのプラットフォームであるフラグシッ ププロダクトCrossCore™を大きく取り上げています 詳細はこちらから エクスペリアン、企業プロファイル 提供対象国を 200か国以上に拡大、海外企業調査レポート 「クイック＆ベーシックレポート」東京発（2022年2月17日）-情報サービスプロバイダーであるエクスペリアンジャパン株式会社(本社:東京都千代田区、代表取締役：コロム・ジョン・ケネリー、以下エクスペリアンジャパン)は、企業プロファイル(Standard Company Profile）の提供国を200か国以上へ拡大いたしました。 詳細はこちらから
トップ コラムGoogleAnalyticsのCookieは、なぜサードパーティCookieではなく、ファーストパーティCookieなのか？ ブログをご覧頂いている皆さん、こんにちはニコライです。Nexalではテクニカルエンジニアとして勤めています。技術的な観点から、皆さんの業務にお役立て頂けそうな情報を更新して参ります。今後とも宜しくお願いします。 初投稿のお題は、GoogleAnalyticsのCookieについてです。 公式ヘルプによると、GoogleAnalyticsではアクセス解析の仕組みとしてCookieを利用しており、且つそれはファーストパーティCookieであると謳われています。ただ、これには合点がいかない方も多くおられるようです。「Googleのサーバと通信しているのだから、サードパティではないのか？なぜファーストパーティ？」という疑念があるからです。以下が公式ヘルプの一
記事のタイトル通り、競馬で回収率100%を超える方法を見つけたので、その報告をする。 ちなみに、この記事では核心部分はぼかして書いてあるため、読み進めたとしても「競馬で回収率100%を超える方法」が具体的に何なのかを知ることはできない。（私は本当に有効な手法を何もメリットが無いのに公開するほどお人好しではないので）本当に有効な手法を見つけたいのであれば、あなた自身がデータと向き合う以外の道は無い。 ただし、大まかな仕組み（あと多少のヒントも）だけは書いておくので、もしあなたが独力でデータ解析を行おうという気概のある人物なのであれば、この記事はあなたの助けとなるだろう。 ちなみに、これは前回の記事の続きなので、読んでない方はこちらからどうぞ。 stockedge.hatenablog.com オッズの歪みを探す さて、前回からの続きである。 前回の記事のブコメで「回収率を上げたいならオッズ
基本的に競馬なんてやるべきではないと私は思っている。胴元の取り分が多いからだ。宝くじに比べればまだましだが、それでも賭け金の20～30%は胴元に取られることになる。*1 しかし今回は、ちょっと思い立って競馬の予測をやってみることにした。 理由は馬券の安さだ。私は現在、資金量が少ない人間でも不利にならない投資先を探しているのだが、馬券の一枚100円という安さは魅力的に映る。株の場合にはどんな安い株であれ最低購入額は数万円以上*2なので、ある程度まとまった資金が必要になる。 また、競馬には技術介入の余地（努力次第で勝利できる可能性）がある。 例えばこんな例がある。 １６０億円ボロ儲け！英投資会社が日本の競馬で荒稼ぎした驚きの手法 - NAVER まとめ 彼らは統計解析によって競馬で勝っており、その所得を隠していたらしい。こういうニュースが出るということは、解析者の腕次第では競馬で勝てる可能性が
サイバーセキュリティクラウドは、同社のセキュリティサービス「攻撃遮断くん」をバージョンアップするとともに、外部公開サーバへの攻撃をリアルタイムに可視化するWebサービス「攻撃見えるくん」を新たに提供することを発表した。 「攻撃遮断くん」は、サーバへの攻撃を遮断するIPS＋WAFクラウド型のセキュリティサービス。今回のバージョンアップでは、過去の攻撃データ分析、セキュリティ機能のカスタマイズなどが利用可能になる。 一方「攻撃見えるくん」は、自社がどこからどの程度攻撃を受けているかを、地図やグラフで可視化するものだ。リアルタイムで解析を行うため、今どのような攻撃を受けているかを即座に確認可能。なお、無料での攻撃リアルタイム可視化サービスは日本初の提供だという。10月26日から事前登録を開始し、11月11日より無料で提供を開始する。 今後は、サイバー攻撃のビッグデータ解析、AIを活用した攻撃の予
ビッグデータはここ12～15カ月の間、世の中で大きく採り上げられ、数多くのアプリケーションも生み出されている。しかしここに来て、業界に新風を吹き入れる第一人者として知られるAllenBonde氏が「スモールデータ」に目を向けることを提唱している。これは一体何を意味しているのだろうか？以下はBonde氏による見解である。 ビッグデータというアイデアには抵抗しがたいものがある。顧客の振る舞いから目に見えないパターンを洗い出したり、次の選挙結果を予測したり、広告費をどういった対象に振り向けるべきかを知りたいのだろうか？そういった目的のアプリケーションは既に存在している。そして、専門家らの声に耳を傾けるのであれば、われわれは子どもたちにデータ分析の専門家になるよう伝えておくべきだろう。というのも世の中のすべての企業は、デジタル時代の破壊的イノベーションが引き起こす次の波から身を守るためにデータ分
ヒートマップをインタラクティブに操作する「d3heatmap」パッケージがリリースされました。本パッケージのメインコマンド”d3heatmap”はgplotsの「heatmap.2」コマンドと多くが共通しているので、これらパッケージの使用経験があるとすぐに使いこなせると思います。 ためしに本パッケージより「400*50の20,000データ」を出力したところ、多少のモタつきはありますがぐりぐり動きました。サーバー経由でなければ一般的な使用方法には十分かと思います。なお、距離の計算は搭載メモリに依存しますのでデータ数は使用環境により異なります。 また、紹介する出力結果は利便性を考えて「50*10の500データ」としています。最下部に表示しています。ぐりぐり動かしてみてください。 Rを使用し始めたころから考えると、これほど多くのインタラクティブな結果を出力するパッケージがリリースされるとは思って
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