競馬の予測をガチでやってみた - stockedge.jpの技術メモ
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
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
提案書や企画書づくりが驚くほど捗る！無料で入手出来る統計データ総まとめ。
プロジェクトを開始する前に、市場調査などで統計データを分析し仮説をたてる事は重要ですが、それらの調査対象が世界規模、全国規模になるとコストが掛かりすぎて（特に個人や中小企業の場合）現実的ではありません。 そこで活用したいのが国や団体、民間企業が公開している無料の統計データです。今日はそんなマーケティング担当者ならきっと必見の情報公開を行なっているサイトをご紹介します。 1. 総務省統計局 総務省統計局では様々な統計データが入手可能です。 国税調査 人口推計 労働力調査 小売物価統計調査 土地統計調査 このようなデータはPDF版が一般的ですがExcel形式でダウンロードできるのも魅力ですね。その他にも以下URLより数多くの統計データが入手できます。 また、統計局ではメール配信サービスも行なっています。興味のある方は登録をおすすめします。 www.stat.go.jp 2. 法務省 法務省でも
統計言語 R の公式ヘルプでさらっと目を通しておくと良いトピックまとめ - ほくそ笑む
『アート・オブ・Rプログラミング』の日本語訳が出たので早速買いました。 細かい仕様の解説が多くちりばめられていて結構いい感じです。 プログラミング初心者向けではないですが、他の言語になじんでる人が R に入門したい場合には、他の入門書よりもこっちを読んだ方が手っ取り早いのではないかと思います。 例えば、下記のように、他言語との比較による解説が各所に見られます。 他のスクリプト言語の経験がある読者は、Python での None や Perl での undefined などの「存在しない」値を知っているかもしれません。実は、R にはこのような値が2つあります。NA と NULL です。 http://www.amazon.co.jp/gp/product/4873115795 さて、今日はこの本の 1.7.4 節からの話題です。 統計言語 R には、公式ヘルプが付属しており、例えば平均値を計
第1回 Rは統計解析のブッシュナイフだ - 実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎 - ＠IT
今ほど統計解析が必要とされる時代はありません。オープンソースの統計処理言語・環境の「R」を使って実践的な統計解析のテクニックとリテラシーを習得しましょう！ 読者にとってRは、世に溢れるデータの密林を切り開くための“ブッシュナイフ”となることでしょう（編集部） 統計解析の必要性とリテラシー 21世紀になって、経営学者の故ピーター・ドラッカー氏が言うところの知識労働者は、ますます統計解析を必要する局面が増えてきました。この状況は、20世紀後半から21世紀に起きた計算機能力の増大とインターネットの発展を基礎に、3つの大きな潮流が現れたことがキッカケとなっているように思います。その3つの潮流とは、オープンソース、オープンデータ、そしてオープンアイデアです。後ろの2つは今筆者が名付けました。 オープンソースは、皆さんがご存知のように、Linux、Apache、Perl、Python、RubyなどのO
私はこうやってマーケティングデータを集めています。 : LINE Corporation ディレクターブログ
今年も熱い夏がやってきました。ロックフェスと事業計画の熱い夏が！ というわけでこんにちは、佐々木です。 今回は、「予算（事業計画）って、どうやって（何を根拠に）立てているんですか？」というスタッフの質問に答えるために、事業計画のために集めた資料の出典を紹介します。 なお、資料の多くは私が担当するブログ関連事業のものですので、ネットならではのマーケティングデータの集め方といった内容になります。限定的な分野ですが、なにかの参考になれば幸いです。 総務省 情報通信政策研究所（IICP) ・総務省 情報通信政策研究所 まずは総務省調べのデータ。 大規模なリサーチ結果を無料で利用できるので、とても重宝します。 例1）「ブログ･SNSの経済効果の推計」（PDF） 例2）「ブログの実態に関する調査研究」報告書本文（PDF） 矢野経済研究所 ・矢野経済研究所 ブログ関連の市場調査で優れたレポートを発表して
初任給よりも大切な25・30・35歳賃金――賃金格差をランキング(東洋経済オンライン) - Yahoo!ニュース
初任給よりも大切な25・30・35歳賃金――賃金格差をランキング 東洋経済オンライン4月 9日(木) 13時59分配信 / 経済 - 経済総合 就活生なら、志望企業の初任給については必ずチェックすると思います。ほとんどの会社のHPに載っていますね。「初任給の高い会社に行きたいなぁ……」と考える就活生も多いことでしょう。 実は、私たちは初任給についてはあまり重視していません。入社してからの給与の上がり方、すなわち賃金カーブが読める「25・30・35歳賃金」をチェックするほうがはるかに重要です。この「25・30・35歳賃金」は『就職四季報』のオリジナルデータです。 初任給が高ければ、その後の賃金も同様に高くなるわけではありません。そもそも、どの会社も同業他社を意識していますから、金融、メーカーなど、初任給をほぼ横並びに設定している業界も多く見られます。 そうした中で優秀な新卒を採用しよう
SNSの利用実態に関する調査--最もよく利用するSNSサービスは「mixi」が約85％
Webマーケティングガイドでは、インターネット調査会社の株式会社ボーダーズと共同調査のもと、mixiやGREEなどPCで利用可能なSNS（ソーシャルネットワークサービス）に関する利用実態調査を行った。 ≪調査結果サマリー≫ 利用するSNSサービス（複数回答）は「mixi」が約86%で2位以下を大きく引き離しトップ 最もよく利用するSNSサービス（単一回答）でも「mixi」が約85%で2位以下を大きく引き離しトップ 日記閲覧などの機能に限定して、携帯電話からSNSにアクセスするユーザは約16〜18% Q1. 利用しているmixiやGREEなどPCで利用可能なSNSサービス（複数回答） 最も利用しているSNSサービス（複数回答）は「mixi」が2以下を圧倒的に突き放し、85.9%でトップ。 次に、GREEが9.0%となっている。 9カ月前に行った第3回SNSに関する調査と比較して、このmixi
あらためて衝撃――日本のソフト産業を統計分析する ― ＠IT
この国内市場規模を見ると、国際競争力はないが盤石な国内市場を持つ安定した産業に見える。何か問題でも？ の声もありそうだ。いや、これが問題大ありで、日本の情報サービス産業は基礎体力、付加価値がないのだ。 情報化されてない情報産業!? 「先進のソリューションによる経営効率の改善」。このお題目が最も遅れている産業、それが情報サービス産業だ。事実、「JISA基本統計調査 2006」によると売上高情報化投資率は平均で0.79％、中央値で0.58％しかない。これに対して「国内IT投資動向調査報告書 2004」（ITR）によれば、国内平均の情報化投資率は平均1.9％（同報告書の『2006』では2.8％、『2007』では3.2％）で大きな開きがある。 さらに、情報サービス産業の「売り上げ研究開発投資率」は平均1.02％、中央値0.01％。人材育成の要となる教育投資率は平均で0.38％だ。 情報サービス産業
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