サブスクリプション型のビジネスなら見ておくべき5つの超重要チャート - Qiita
サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明できなかったり、という問題です。 そこで、こちらの記事ではサブスクリプション型のビジネスを成長させるために欠かせない5つのチャートを使った簡単な分析手法を紹介させていただきます。 1. コホート分析（生存分析） コホート分析（生存分析） は顧客のチャーンやリ
数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」
The document describes various probability distributions that can arise from combining Bernoulli random variables. It shows how a binomial distribution emerges from summing Bernoulli random variables, and how Poisson, normal, chi-squared, exponential, gamma, and inverse gamma distributions can approximate the binomial as the number of Bernoulli trials increases. Code examples in R are provided to
はじめに — マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
統計・機械学習の理論を学ぶ手順 - Qiita
社内向けに公開している記事「統計・機械学習の理論を学ぶ手順」の一部を公開します。中学数学がわからない状態からスタートして理論に触れるにはどう進めばいいのかを簡潔に書きました。僕が一緒に仕事をしやすい人を作るためのものなので、異論は多くあると思いますがあくまでも一例ですし、社員に強制するものではありません。あと項目の順番は説明のため便宜上こうなっているだけで、必ずしも上から下へ進めというわけでもありません。 （追記）これもあるといいのではないかというお声のあった書籍をいくつか追加しました。 数学 残念ながら、統計モデルを正しく用いようと思うと数学を避けることはできません。ニューラルネットワークのような表現力が高くて色々と勝手にやってくれるような統計モデルでも、何も知らずに使うのは危険です。必ず数学は学んでおきましょう。理想を言えば微分トポロジーや関数解析のような高度な理論を知っておくのがベス
グラフで見る! 日本の人口と世帯 人口推移
ピックアップチャート！ 国内向け物価指数の推移 輸入物価指数の推移 企業向けサービス価格指数の推移 消費者物価指数の推移 年次更新グラフ Annual Update! 2023/11/30 小学5年生と中学2年生の体力運動能力 ～全国各都道府県の全国と比較した地域の特徴～ 2023/11/24 日本人の体力・運動能力(2022年) 2023/11/01 全国都道府県の県民経済計算(2020年度版) 2023/10/13 都道府県及び市区町村別の製造業の動向(工業統計 地域別統計表) 2023/08/24 全国都道府県と市区町村の人口・高齢化率・人口ピラミッド・就業者の産業構成・世帯数・出生数 2023/07/05 全国都道府県と市区町村の住民1人当たり個人所得(2021年度) 2023/02/02 世界212ヶ国のGDP、人口、一人当たりGDPの2021年ランキングとグラフ 2022/12
ウェブサイトのパフォーマンスを測定するときに平均値ではなくパーセンタイル値を採用するべき理由
ウェブサイトやAPIの応答時間を短くすることはユーザー体験につながるだけでなく、Google検索で上位に表示されやすくなるなど多数のメリットをもたらします。そうした「速度」の改善活動を始める際に目標にすべき指標として、応答時間の平均値ではなくパーセンタイル値を採用するべき理由について時系列データベースの「TimescaleDB」の開発者であるデビット・コーンさんがブログにまとめています。 How percentile approximation works (and why it's more useful than averages) https://blog.timescale.com/blog/how-percentile-approximation-works-and-why-its-more-useful-than-averages/ 多数のデータを集めた時に、そのデータの特徴を
統計の入門講座が無料に、京大メソッドでデータサイエンス関連教員が担当 | Ledge.ai
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Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
【数学】「検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいうやつ、何？ - アジマティクス
「精度99%の検査で陽性だった人が実際に病気である確率は数%程度」とかいう話、聞いたことがある人もいるかと思います。 「1000人に一人がかかる病気があり、あなたはこの病気かどうかを精度99%で判定できる検査を受けたところ、なんと陽性であった。あなたが実際にこの病気にかかっている確率はいくらか」というやつのことです。 「陽」という字にポジティブな響き※があるので、いい意味だったか悪い意味だったかちょっと迷ってしまうかもしれませんが、「陽性である」というのは「検査したら反応が出る」というくらいの意味です。※響きも何も、「ポジティブ」なんですけどね… ウイルス感染症のPCR検査のケースで言うならば、陽性であるとは「検体（採取した粘膜や痰などのこと）から基準を超えた量のウイルスの遺伝子が検出される」ということになるでしょうか。 で、あなたは陽性だったわけです。初めてこの話を聞いた人ならいやそりゃ
Numeraiトーナメント －伝統的クオンツと機械学習の融合－ - Qiita
はじめに 本記事は、MediumのTowards Data Scienceに寄稿した「Numerai Tournament: Blending Traditional Quantitative Approach & Modern Machine Learning」を和訳したものである。 Numeraiトーナメントについて Numeraiはクラウドソーシング型ファンドと呼ばれる、不特定多数の人間による株価の予測結果をもとに運用するヘッジファンドである。Numeraiでは予測性能を競うトーナメントが開催される。トーナメント参加者はNumeraiから提供されるデータセットを元に予測モデルを構築し提出を行う。参加者はその予測性能に応じてランキングされ、報酬が支払われる（徴収されることもある）。 Numeraiへの出資者には、ルネッサンス・テクノロジーズの共同創業者であるハワード・モーガン、チューダ
新型コロナウイルス感染症に対する検査のはなし - Interdisciplinary
はじめに この記事では、新型コロナウイルス感染症の議論によって注目されるようになった、検査について書きます。 最初に断っておくと、とても長いです。ある程度の事情を把握するには、そのくらいは理解しておくべき、という事の反映とご理解ください。 検査の性能 検査の指標 新型コロナウイルス感染症にまつわる議論の中で、検査の感度や特異度といった指標が注目されるようになってきました。検査は、医療を受ける側の私たちにとっても身近なものですし、いわゆるがん検診のようなものの効果を評価する際にも重要ですので、それに関連する指標を知っておくのは、今回のような感染症の話に限らず、大切な事と思います。 ここでまず、それら検査の指標について、手軽に試す事が出来て、視覚的直感的に把握出来るように作成したツールを紹介します。※見にくい場合には、リンク先を開いてください 性能シミュレータツール 感度特異度診断シミュレータ
ビジネスで使えるPythonを使った統計的データ分析手法まとめ - Qiita
概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う
市庁舎の室温２５度で…残業１４％減、職員の８割強「効率上がった」 姫路市が実験効果発表（神戸新聞NEXT） - Yahoo!ニュース
兵庫県姫路市は７日、市役所本庁舎で冷房時の室内温度を２５度に設定した７～８月、総残業時間が１４・３％減少したと発表した。清元秀泰市長が定例会見で明らかにした。職員アンケートでも８５％が「業務効率が向上した」と回答。働き方改革への効果があったとして来夏も実証実験を続けるという。 【写真】水着で街歩き迷惑？ 神戸・須磨、マナー悪さに苦慮 環境省は冷房時の室温目安を２８度とし、全国の自治体も準じている。姫路市は「室温が２５度から２８度に上がると作業効率が６％低下する」との専門家の分析を基に、７月１６日～８月３１日、室温を２５度にして職員の労働環境への影響を調べた。 同市人事課によると、前年７～８月との比較で職員１人当たりの月平均残業時間が２１・６時間から１８・７時間に減った。業務効率を選択肢で尋ねたアンケートでも、「とても向上した」と「少し向上した」とで計８５％を占めた。 光熱費は前年から約７万
食べログ3.8問題を検証 - クイックノート
先日、twitter上で食べログの星の数について、 ある問題が話題になりました。 食べログの闇として話題になったその問題とは、 「評価3.8以上は年会費を払わなければ3.6に下げられる」 というものです。 食べログは飲食店についての口コミを集めるサイトで、 その評価は実際のユーザーによって形成されるものとして広く認知されています。 専門的なグルメリポーターでもなく、 一般の人々の素直な感想を集めることで、 その飲食店のリアルな価値が知れると期待して、 利用しているユーザーも多いでしょう。 それだけに、 「食べログが評価を恣意的に操作しているかもしれない」という話は、 瞬く間にネットで話題となりました。 さて、この話は実際に行われていることなのでしょうか。 食べログでは、当然評価点は公開されているので、 このような恣意的な操作があれば、 何らかの形で偏りが見つかるはずです。 ということで、食
古典統計学・ベイズ統計・統計モデリングの関係について - Tarotanのブログ
2019年1月4日 9:30頃 追記 同ブログ記事に対して黒木さんからTwitterにて以下のようなご指摘をいただきました（ごく一部のツイートだけを抜粋）． #統計 もう一度書くと、 * 予測分布の予測性能の比較→AIC, WAIC, LOOCVなど * モデルによるサンプル生成の確率分布がサンプルの真の分布にどれだけ近いかを比較→自由エネルギー, BIC, WBICなど — 黒木玄 Gen Kuroki (@genkuroki) January 3, 2019 ありがとうございます． ご指摘通り，このブログ記事では（最近の統計モデリングにおける特徴のひとつとして）予測性能の評価のほうしか取り上げておらず，特にAICしか触れていません． 特異モデルでも妥当であると言われているWAICへの言及ができなかったのは，私がまったく理解していないだけからです．ニューラルネットワークやベイズモデルなど
確率統計学を学び直したいなら ついに3編出揃った中井悦司著『技術者のための確率統計学』発売
機械学習を支える大学数学の一分野、確率統計学。数学を学び直したいと思っているのになかなか始められない方のために、翔泳社では『技術者のための確率統計学』を9月18日に発売しました。『技術者のための基礎解析学』『技術者のための線形代数学』と合わせて学び直すことで、厳密な数学を通して機械学習を理解する土台ができ上がります。 『技術者のための確率統計学 大学の基礎数学を本気で学ぶ』は、直感的に理解しづらい確率空間の仕組みを理論的に理解することができる1冊。本書では確率モデルの目標を「コンピューターの乱数によるシミュレーションで現実世界の不確定な現象を再現する」ことと定めています。 本書では基礎となる確率モデルの考え方から解説し、確率モデルを数学的に表現する確率空間をきちんと定義します。そのうえで、条件付き確率などの基本的な計算や、確率変数、確率分布の考え方も説明していきます。離散型の確率分布（二項
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孫さんがPCR検査を大々的にやるとツイートしたら、多くの方から医療崩壊が起こるというメッセージが来ているようですが、なぜ医療崩壊が起こるんでしょうか？に対するKenn Ejimaさんの回答 - Quora
日本統計学会創立75周年記念出版『21世紀の統計科学』(全3巻) 増補HP版 (2012年1月)