「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す
「雑用扱いで名前もない」 データ分析の土台を支える“SQLを叩く人”の重要性を問い直す：これからのAIの話をしよう（データ整備人編）（1/3 ページ） 多くの企業がデータの分析・活用に取り組んでいますが、その中で抜け落ちがちなのが、データ整備の視点です。データベースからデータを抽出・集計して分析者に渡す作業は地味に見えますが、データ分析の土台を支える極めて重要な仕事です。 この役割は、戦争でいうところの「兵站」（へいたん）に当たるほど重要なのではないか――データ分析に関する情報発信を続けるしんゆうさんが、自身のブログでこう問いかけた所、予想以上の反響があったといいます。 ※兵站：戦場で、前線の部隊のために軍需品や食料などの供給・補充を行う機関 しんゆうさんは、データを抽出・集計して分析者に渡す人を「データ整備人」「データアーキテクト」と呼び、データ分析に関する勉強会を開催するなどの啓蒙活動
6,400万円～1,300円まで。スマホアプリのダウンロード数と収益データまとめ40（2015年版） | アプリマーケティング研究所
2015年に取材をしたアプリの、ダウンロード数や収益などをまとめました。※データなどはあくまで取材当時のものです。 ゲーム編（23アプリ） １、BrainWars ジャンル：脳トレゲーム 1,000万ダウンロード（海外比率95％） <メモ> ・リアルタイムで2,000〜3,000対戦されている（うち10％がフレンド対戦） ・収益（課金と広告の割合）は広告が若干多い。収益性が高いのは日本とアメリカ。 ・ARPUは高くない。トップレベルでも、週1,000円くらいの課金額。 対戦中の「感情スタンプ」には、国ごとの性格がでやすい。 参照：脳トレ対戦アプリ「BrainWars」創業者がソシャゲじゃなく教育ゲームをつくった理由。 ２、Train Drive ATS ジャンル：電車運転シミュレーター 無料版：500万ダウンロード（日本1：海外9） 有料版：85,000ダウンロード（日本1：海外2） 収益
教師なし学習による異常値検知: マハラノビス距離 (理論編) - Qiita
マハラノビス距離に基づく異常値検知について説明をします． 実装編はこちら これは，教師なし学習により，データのパタンを学習し，このデータから著しく外れたデータを異常値として検出する方法です． マハラノビス距離とは，統計学で用いられる距離を表す手法の1つです． 似た距離の表す手法としてユークリッド距離がありますね． おさらい まずはじめにユークリッド距離の説明をしておさらいをしたいと思います． ユークリッド距離とは，いわゆる「一般的」な距離を表す手法です． ピタゴラスの定理で求められることはご存知だと思います． 簡単に2次元平面で考えると，
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http://individualist.link/
スマホのソーシャルゲーム市場規模、2013年は3591億円、2年前の10倍近く 
http://magamo.opal.ne.jp/blog/?p=1388
