可視化や統計でデータに『恣意的なストーリーを語らせる』16の闇の魔術【bad charts】 - Qiita
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
懐かしの「y=ax+b」でアイスコーヒーの注文数を予測しよう 散布図、分析ツールで求める単回帰式
『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
コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について- - doryokujin's blog
目次 1. 『コンプガチャの数理 -コンプに必要な期待回数の計算方法について-』 2. 『「数学的ゲームデザイン」というアプローチ』 3. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その1-』 4. 『コンプガチャの数理 -ガイドラインに基づいたゲームデザイン その2-』 目的 コンプガチャのコンプに必要な回数を求める問題は「The Coupon Collector's Problem」と呼ばれる数学モデルの枠組みに沿った美しい問題である事を述べ，いくつかの有用な結果を示す。 ※ あくまで個人研究のつもりで書いたので，色々不備があるかもしれません。その際は一言頂けると助かります。 定義 コンプガチャ問題を Coupon Collector's Problem に準じた形で書くと以下の様になる： 「全部で n 種類のアイテムがあって，1つのガチャの中にアイテムが1つ入って
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