Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
Baseball Savant: Statcast, Trending MLB Players and Visualizations
Tarik Skubal was the best starting pitcher in baseball last season, which is a purposefully inflammatory statement absolutely meant to make your eyes pop out of your head. (“Who? The guy who won seven games and received zero Cy Young votes?”) We’re here to bring the heavily caveated receipts, because...
メルカリのデータサイエンスチームと分析エコシステムのはなし | メルカリエンジニアリング
※各プロダクト名の頭の”Google”は省略しています ※もちろん実際にはGoogle社のツール以外にも様々な分析用プロダクトが使われています 各ツールの詳細についてはWeb上の良質な情報がたくさんあるので、説明はそちらに譲るとして、ここではそれぞれの簡単な特徴とメルカリでの活用の仕方について主に述べていきます。 ◆ 1.BigQuery “弊社分析の中核的存在” 利用シーン： データの集計 どんなツールか Google BigQuery SQLの超速いやつ どんな大きなデータでも、複雑なクエリでも、高速で結果を返してくれる頼れるアニキ メルカリの分析での使い方 速いは正義 メルカリは多くのユーザを抱えているため、そのログデータも非常に巨大です。 そのため、通常のSQLでは計算に時間がかかりすぎるということが多々発生します。 BigQueryは とにかく「高速」の一言。なのでトライアンドエ
ネットワークキャプチャデータを見る時のTips - Qiita
ネットワークのトラブルシュートなどをする時にtcpdumpやwiresharkといったツールを使ってキャプチャデータを取得し、正常ではない通信を特定するなど分析します。その時にIPアドレスやポート番号といったことは当然確認すると思いますが、本記事ではそれ以外に分析に利用できそうな小技をいくつか紹介したいと思います。お題は以下のとおりです。 MACアドレスからNICのベンダーが分かる IPヘッダからおおよそのホップ数が推測できる TCP/IPヘッダからOSを推定できる TCPの3-way-handshakeからネットワークの遅延を測れる TCPの再送状況からネットワーク品質の変化を見れる DHCP/mDNS/NBNS/LLMNR から同一ネットワーク内のホスト名がわかる TLSのclient helloから接続先のホスト名がわかる 【注意事項】 本職のネットワークエンジニアの方にとっては当た
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 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フリーソフトウェア（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 3.01) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポー
「Webサイト改善は図を描きなさい！」 〜 SiteCatalyst達人から教わった分析フレームワーク-Six Apart ブログ｜オウンドメディア運営者のための実践的情報とコミュニティ
TOP > 「Webサイト改善は図を描きなさい！」 〜 SiteCatalyst達人から教わった分析フレームワーク こんにちは。マーケティング担当の伊藤大地です。 先日、米AdobeでWeb解析ツール「SiteCatalyst」のプロダクトマネージャープログラムマネージャー（初出時、役職を誤って表記しておりました。お詫びし、訂正いたします）を務めていらっしゃる清水誠さんが、一時帰国された折に弊社に遊びに来てくださいました。たっぷり2時間、最新Webマーケティング事情やWeb解析についてお話を伺いした中から、WebのKPI測定・改善サイクルとそのノウハウについて、エッセンスをお伝えしたいと思います。 清水さんが提唱されているWeb改善のフレームワーク「コンセプトダイアグラム」という手法は、主に3つのプロセスから成り立っています。 ユーザー視点でサイトを図解し、コンセプトを明確にする サイトの
そもそもサッカーは、データ分析に向くスポーツか
サッカーはデータをどう生かせるのか。データ分析の力は、サッカーをどう変える可能性を秘めているのか。これを探る2回シリーズの前編として、専門家に、サッカーとデータ分析の相性について聞いた。 サッカーでは、何を目的に、どういうデータを収集し、どう分析しているのか サッカーの世界では、これまでもデータを生かす取り組みが進められてきた。例えばデータスタジアムという企業は、プロ野球、ラグビートップリーグとともに、Jリーグに関する各種データを取得・分析し、これを主にクラブやメディアへ提供することをビジネスとしている。 さらにJリーグでは、2015年に、データ分析に関連して新たな仕組みが導入された。これは試合中の選手とボールの動きをカメラで追尾し、リアルタイムで情報に変換して提供できるというものだ。 こうした取り組みは、どうサッカーを変える可能性があるのだろうか。一般企業でも、データを活用することを考え
「Web解析ツール」は死に、「Predictive First」へと移行する - 絶倫ファクトリー
新卒でWeb系企業に入ってから6年間、webサイト改善の仕事に携わってきたけれど、いわゆるこの業界で言われる一般的な「Web解析」のやり方というのは、もう時代遅れなのではないかとこの半年くらい考えている。正確に言えば、Adobe Analytics（以下AA）やGoogle Analytics（以下GA)といった「Web解析ツール」を使ってWebサイトの課題を見つけて改善点を洗い出し云々……と言ったやり方は古いものになりつつあるのではないか、という話だ。 点の改善 線の改善 AAやGAといった従来のWeb解析ツールの弱点は、サイト全体でユーザがどのように動いているのか、つまりサイト上でのカスタマージャーニーを把握できないことだ。直帰率の高い入口ページを見つけて改善する、CVしているユーザがよく見ているページを見る……これらは基本的に課題がある、またはCVに寄与していそうな「点」を見つけて、
LINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyo「ビッグデータを活用するための分析プラットフォーム」レポート #linedevday | DevelopersIO
LINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyo「ビッグデータを活用するための分析プラットフォーム」レポート #linedevday こんにちは、虎塚です。 昨日は、LINE株式会社さんが開催されたイベントLINE DEVELOPER DAY_2015 Tokyoへ参加してきました。 Taichi Hashimotoさんが講演された「B-5: ビッグデータを活用するための分析プラットフォーム 〜データ集計した先に求められる分析技術」を聴きましたので、レポートします。 前半は、さまざまOSSを活用して構築された、社内の利用者のニーズに応じたデータ分析基盤の紹介でした。後半は、KPIを人間が見るのでなく、変化を自動検知して通知するシステムを開発中というお話でした。 以下、レポートです。 データ分析について LINEにとってデータ分析とは何か Collecting: データを集約する
AP通信、大学スポーツの記事作成にAutomated Insightsの自動記事生成サービスを活用
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
データ分析の計画収集加工そして判断まで (後編) - Qiita
ようやく前回の続きで今回は後編です。 さてここでみなさんもう一度、原点に立ち返ってみましょう。なぜデータを集めて分析をするのか。それは利益を最大化したいからです。自分が得をするために、判断の根拠となる材料 (データ) を収集し、中身を整理して眺め、行動に結びつけて利益を得ます。 すなわちデータ分析には利益につながる明らかな動機 (目的) が存在し、また分析の結果を行動に結びつけて初めて価値が生まれます。 ゲームと投資 ここで投資の話をしてみましょう。 万人に正しい投資法というのは存在しませんが、たとえば株式においては市場で優位性を得るための前提条件がいくつかあります。 1. 投資は確率のゲームである 2. 市場はおおむね効率的である、しかしわずかな歪みが生じている 3. 資本主義は自己増殖するので長期的には市場が拡大し、株価は経済成長率に収束する これは古典的なアイテム課金型ソーシャルゲー
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
データサイエンス講義
本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。Google、Microsoft、Facebookをはじめとした有名企業で使われているアルゴリズムや分析手法の紹介など、興味深い話題や事例も豊富に収録しています。内容の幅が広く、データサイエンティストの参考になるトピックが満載の一冊です。 目次 訳者まえがき まえがき 1章 はじめに：データサイエンスとは 1.1 ビッグデータとデータサイエンスの過剰喧伝 1.2 過剰喧伝を克服する 1.3 なぜいまなのか 1.3.1 データ化 1.4 現状（および多少の歴史） 1.4.1 データサイエンスの仕事 1.5 データサイエンスプロフィール 1.6 思考実験：メタ定義 1.7 データサイエンティス
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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