ロシアはあとどれだけ戦えるのか？ ロシア軍東部軍管区における予備保管装備の衛星画像分析｜ユーリィ・イズムィコ
小泉悠（@OKB1917） 背景 ウクライナ侵略が始まってから9ヶ月で、ロシア軍は戦車1465両、歩兵戦闘車1682両、装甲兵員輸送車259両、その他の装甲戦闘車両695両にも及ぶ膨大な装備品を喪失したと見られている(1)。開戦前の時点でロシア軍が保有していた装甲戦闘車両は戦車3417両、歩兵戦闘車4293両、装甲兵員輸送車7452両であり(2)、特に戦車の損害が極めて大きい。この結果、ロシア軍はウクライナにおける軍事作戦を継続するために予備保管されている旧式兵器を現役復帰させざるを得なくなっている。2022年10月に報じられたところによると、ロシアは旧式化したT-62M戦車など800両を急遽近代化改修して実戦投入する計画である(3)。 では、ロシアの予備兵器はこれまでにどの程度が現役復帰しているのだろうか。また、今後も膨大な損害に耐えて戦争を継続する能力はどの程度残されているのだろうか。
なぜオブジェクト指向方法論に代わる方法論が出ないのか - きしだのHatena
1990年代にオブジェクト指向分析・設計の方法論がめちゃ流行ったことがあります。 ただ、そのブームが終わって、後続となるような方法論が流行ることはありませんでした。 で、なぜなのか考えていたのですけど、オブジェクト指向方法論のウリは分析段階で出てきたオブジェクト(といいつつクラス)がコードにそのまま引き継がれるというものでした。ようするにオブジェクト指向方法論というのはコードのスケッチを書いて詳細化していくというものだったのです。 しかしながらこれは、スケッチとして書いた分析・設計が間違っていればコードも間違うわけで、強くウォーターフォールの性質をもつものでした。 結局のところスケッチの妥当性というのはコードを書かないと検証ができません。分析・設計段階で見出されたクラスが妥当かというのは、コード書かなければわからなかったのです。逆に、コードを書けば妥当かどうかわかります。であれば、最初から
心理学界の異端児「行動分析学」から考えるゲームデザイン｜だらねこ
行動分析学は心理学の中でもけっこう変わった学問です。ざっくり言うと こころ？そんな不確かなものを見ようとしてもしょうがなくね？ そんなことより、実際に目に見えて計測できる「行動」に焦点を当てて考えようぜ！という、心理学でありながらだいぶ思い切った方向に舵を切った学問です。 けっこう実用重視の学問でもあります。 -------- さて、「ゲームで遊ぶ」も行動の１つです。つまりは行動分析学で研究されている「行動の仕組み」を理解すれば、「ゲームで遊ぶ」という行動の理解についても深まります。 ……なんか堅いですね。書いてて疲れるな。えっと、まぁ、その、ゲーム作りに使えそうな知識があったんで、考察がてら紹介します。はい。 ◆今回の記事で目指すこと今回は行動分析学らしく「面白いゲーム作ること」を目標にしません。代わりにプレイヤーの「（俺様が作った最高に面白い）ゲームを遊ぶ」という行動を増やすのを目標に
「10回やったら3回は勝てる」5部のクラブが天皇杯でJ1広島に快勝…サッカー未経験の分析官が語る“おこしやすの奇跡”の裏側（澤田将太）
2021年、日本サッカー界最大のジャイアントキリングは、天皇杯2回戦で起きた“おこしやすの奇跡”だった。関西1部リーグ所属のおこしやす京都ACが、J1の強豪サンフレッチェ広島を5対1で破ったのだ。その舞台裏には、「まともにボールを蹴ったことがない」と語るサッカー未経験の分析官がいた。（全2回の１回目／後編へ） 学生時代、部活に所属していなかった“サッカー店長”こと龍岡歩は、サッカーを見ることに多くの時間を費やした。高校卒業後は、9年間の海外放浪を経てサッカーショップに就職。並行して書いていた戦術ブログが関係者の目に留まり、サッカー素人でありながらJ3の藤枝MYFCに分析官として加入することなる。その後、おこしやす京都ACに活躍の場を移した龍岡は、先述したジャイアントキリングの当事者となった。 「試合前に『この試合勝てるよ』って言ったら、チームのみんなに笑われました（笑）。監督ですら10回に
マクドナルドで一日分の栄養を取れる組み合わせを計算したら衝撃の結果に - Qiita
コレステロールは最低摂取基準量はないので0としています（実はこれが伏線になっている）。 そして目的は、一日必要な栄養素を満たす最もカロリーの低い商品の組み合わせとします。金に糸目はつけません。健康第一！ 解く 商品の数が96個、栄養素の数が16個なので、とても人間の手では解けません。そこでコンピューターの力を借ります。幸いPuLPというPythonで無料で利用できるソルバーがあるので、これで計算します。ちなみにExcelにもソルバーが搭載されていますが、この程度の数の決定変数でもエラーになって計算できませんでした。 # Import PuLP modeler functions from pulp import * # A new LP problem prob = LpProblem(name="mac", sense=LpMinimize) # Variables AA = LpVar
DMMにおけるユーザーレビュー基盤の変革(データ駆動戦略を実現する『三種の神器』編)【Developers Summit 2019】 - DMM inside
DMMにおけるユーザーレビュー基盤の変革(データ駆動戦略を実現する『三種の神器』編)【Developers Summit 2019】
データ分析の不思議、シンプソンのパラドックスを統計的因果推論から考える - Unboundedly
今回は統計学で有名な「シンプソンのパラドックス」という問題について紹介したいと思います。簡単にいえば、同じデータでも分析の仕方によって全く矛盾したように見える結果が得られるというお話です。データだけ見ると、信じがたいような直感に反する現象がおきるので頭の体操としてとても面白いです。 あまりに有名なパラドックスであるため日本語でも解説がいくつか出ていますが、人によって言っていることが違っていたり、不完全であったりします。多くはシンプソンによるオリジナルの論文を読んでないことから起因するのだと思います。 例えばシンプソンのパラドックスを交絡の問題だと捉える人は多いですが、個人的に不完全だと思います（間違いではない）。このように誤解が広まった歴史的背景も含めて、詳しく書いていきたいと思います。ちなみにアニメのシンプソンズはこの問題と全く無関係です。 そもそもシンプソンのパラドックスとは？ シンプ
全ての物語の6つの原型 データ分析から解明 - BBCニュース
調査チームは1700作品もの小説を分析し、物語を6つのタイプに分類した。この分類は、世界中で愛されている作品にも当てはまるのだろうか。
機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
pelletkachels | blog over bedrijven en feitjes en de pelletkachel
Welkom bij Pelletkachels.nl, jouw ultieme bron voor alles wat met pelletkachels te maken heeft! Maar we zijn meer dan alleen een platform voor het bespreken van warmtebronnen. Bij Pelletkachels.nl geloven we dat het delen van kennis en ervaringen over bedrijven en gebeurtenissen ook essentieel is voor het creëren van een betrokken en geïnformeerde gemeenschap. In dit blog duiken we dieper in de we
2014年度！有名アプリのDAU、MAU、アクティブ率まとめ：スマートフォン＆ソーシャル@trendism：オルタナティブ・ブログ
2014年度もあと1ヶ月ほどとなりましたね〜早いものです。そんな年末が近いからなのか、日々アプリビジネスに関する色々な相談を多数もらいます。ありがたい話っす。 そんな中で、2014年度を振り返る上でも、アプリビジネスをする上で、あらためて感覚値の認識を深めておきたいよね〜と思いまして、有名アプリのDAU、MAU、アクティブ率をまとめてみました。 アプリビジネスをする方は、ぜひ参考にしてみてください。 と言いつつ、結論から言うと、FULLER株式会社（http://fuller.co.jp/）さんの「App Ape Analytics」が今月中まで無料で一部のアプリの統計Dataを公開してくれているので、調べまくって、それを元にアクティブ度合いを分析してまとめみました！という話です。 こちらのツールですよ ⇒ http://analytics.appa.pe/index.html ちなみに、
登録不要で無料のWebサイト分析ツールとサービス8選！ | 株式会社LIG(リグ)｜DX支援・システム開発・Web制作
こんにちは、株式会社LIG 執行役員の寺倉と申します。 自社サイトの分析、競合他社、類似サイトの発掘と分析は、KPI設定や改修、WEB戦略を立てる上で非常に重要です。 今回は登録不要、かつ無料で使えるサイト分析ツールとサービスを8つほどまとめてみました。これが誰かのお役に立てば幸いです。 株式会社LIGとは 2007年設立、東京都台東区発のWeb制作会社。年間150サイトリリース、毎年複数のWebデザインアワードを受賞。Web制作だけでなく、月間200万PVのWebメディア「LIGブログ」で培ったマーケティングのノウハウを生かした企画力、複数の海外拠点を生かしたシステム開発力も強み。 👉Web制作実績 お問い合わせはこちら マジで使える無料のWebサイト分析ツール&サービス8選 類似サイト検索：Google（コマンド検索） https://www.google.co.jp/ 類似サイトを
データビジュアライゼーションをはじめるためのフリーのツール・情報源20選 – lab.sugimototatsuo.com
お知らせ (2015年9月30日） 日経ビッグデータ発行の『データプレゼンテーションの教科書』（2014年12月発売）の記事「データビジュアライゼーションのためのフリーツール厳選20」（P.102～105）において、本記事の翻訳文が盗用され、改変の過程で誤訳が生じていました。詳しくは下記リンクをご参照ください。 『データプレゼンテーションの教科書』（日経BPムック）についてお詫びと訂正（日経BP社サイト） この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 Brian Sudaが、データをクリーンアップし、すてきなビジュアライゼーションを作成する20のツールと学習情報を紹介します。 Original Article by Brian Suda. Translated by Tatsuo Sugimoto. この記事では、フリーで
2時間で作るカスタマージャーニーマップ――実例とともに考える新しい「おもてなし」のカタチ | 顧客の行動パターンを理解するためのカスタマージャーニーマップ入門
カスタマージャーニーマップを使う3つのメリット顧客体験の分析にカスタマージャーニーマップを使うメリットとして、次の3つが挙げられます。 視野が広がるWeb担当者が考える施策は、PCやモバイルなどの媒体に視線が向きがちです。しかし、顧客の行動文脈から施策を考えるようにすると、もっと広い視野で施策を検討できるようになります。PCやモバイルだけにとどまらないリアルとの連携や、普段はあまり思いつかないような施策の立案が可能になります。 複雑なデータが直感的に把握できる顧客の体験は、「目的」「行動」「タッチポイント」「思考・感情」など、さまざまな要素の集合として構成されています。これらのすべてを把握することは非常に困難ですが、カスタマージャーニーマップを活用することで全体を見渡せるシンプルな形に整理できます。 施策立案が考えやすくなるカスタマージャーニーマップは、顧客の体験の中でも特に「行動と媒体」
エクスペリエンスジャーニーマップ／カスタマージャーニーマップ - Think Social Blog
Tweet 前回の「サービスブループリントを用いたWebユーザビリティ評価」では、サービスを体験する利用者とタッチポイントの間でのインタラクションをモデル化するツールとして、サービスブループリントという手法を紹介しました。 サービスデザイン＆エクスペリエンスデザインの分野で同様の目的で使われるツールにもう１つ、エクスペリエンスジャーニーマップ（またはカスタマージャーニーマップ）と呼ばれる手法があるので、今日はそのツールについて紹介してみようと思います。 エクスペリエンスジャーニーマップ（またはカスタマージャーニーマップ）は、顧客がサービスを利用する際、そのプロセスの様々な段階での顧客のニーズそれを満たすための必要なインタラクション、そのインタラクションを受けた際の顧客の感情の状態を、サービス利用時の流れに沿って視覚的に表現するモデル化ツールです。 SERVICE DESIGN TOOLS
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