はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は

スタートアップは経済環境に合わせてその事業スピードを調整する必要があり、そのためにもメトリクスをうまく利用することが重要です。 冬の時代が来ると言われ、ユニットエコノミクスが注目されている 2016 年こそ、どのように戦略からメトリクスに落としこむかはスタートアップの力の見せ所ではないかなと思います。本スライドがその一助になれば幸いです。

Rによる美しいグラフの作成に欠かせないパッケージ "ggplot2" ですが、 グラフ作成のたびにネット検索したり自分の以前のコードを掘り起こしたりしませんか？ author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R　version３.３.１; rstan 2.10.1 まずはTwitterでこの記事をシェアする はじめに ggplot2のグラフ作成で迷った時、チートシートやマニュアルは役に立つけど援用しにくいんですよね。「何を言ってるのかわからない」っていうのが結構あります。 「軸ラベル」と「軸タイトル」ってどれがどれなん？など、そういう初歩的なところで引っかかったりして、 目的(こういう図にしたい！)と手段(コード)の間の知識を埋めるのが手間で「もうイヤ！」ってなる。 で、次すぐに忘れてる。 なので、頻繁に使用するggplot２の基

「デイリーポータルZ」、ノジマ傘下でどうなる？　どうする？　編集長・林雄司さんに聞く（1/5 ページ） ニフティの親会社が富士通からノジマに変わる。ニフティの“看板”とも言える人気サイト「デイリーポータルZ」はどうなるのか。編集長の林雄司さんに改めて聞いた。 「『デイリーポータルZ』はどうなるのか」――1月31日、ネットに心配の声があふれた。同日、富士通が子会社ニフティの個人向け事業をノジマに売却すると発表。ニフティの“看板”とも言える人気サイト・デイリーポータルZ（DPZ）の今後に注目が集まった。 デイリーポータルZは今後どうなるのか。昨春からのニフティをめぐる一連の動きの中で、何を考え、どう動いてきたのか。編集長の林雄司さんに聞いた。 「この先どうなるのかな？」と不安に ――いろいろありましたね……。 そうですね。去年の4月末にニフティの上場廃止が決まって。その時点で親会社の富士通は、

Tutorial R Tutorial ggplot2 ggplot2 Short Tutorial ggplot2 Tutorial 1 - Intro ggplot2 Tutorial 2 - Theme ggplot2 Tutorial 3 - Masterlist ggplot2 Quickref Foundations Linear Regression Statistical Tests Missing Value Treatment Outlier Analysis Feature Selection Model Selection Logistic Regression Advanced Linear Regression Advanced Regression Models Advanced Regression Models Time Series Time Serie

米ハーバード・ビジネス・レビュー誌が2012年、「21世紀で最も魅惑的な職業」として表現した「データ・サイエンティスト」。日本でもマーケティングやプロモーションで、業務におけるデータの重要性は増すばかりだ。では「データ・サイエンティスト」の協力をどのように得れば、成果を高めることができるだろうか。どんな人に発注、どうディレクションすれば力を発揮できるかを、グラフの原田博植社長が解説する。 原田博植氏：これは発注される企業にも、仕事を請ける側にも言えると思いますが、データ・サイエンティストは、「データ分析屋さん」ではありません。私は、「データ分析を事業戦略に活かしビジネス課題を解決する専門家」が真のデータ・サイエンティストだと考えています。 仮に、データ・サイエンティストに発注した際、分析結果しかもらえなかったり、事業に対する質問が浅かったり、組織間の業務をどうつなぐかに興味を示さないような

Amazon Redshift の COPY コマンドについてまとめました。まだ全てを試したことはないので、今後気づいた事は随時更新していきます。 COPYコマンド Redshift では COPY コマンドを使用して Amazon S3、Amazon EMR クラスター、Amazon DynamoDB、またはリモートホストから SSH 接続を使用して、テーブルにデータをロードすることができます。基本的なコマンドの構文は以下の通りです。ここからロードするデータに合わせてオプションのパラメータを付加します。 COPY table_name FROM 's3://copy_from_s3_objectpath' | 'emr://emr_cluster_id/hdfs_filepath' | 'dynamodb://table_name' CREDENTIALS 'aws_access_key

こんにちは！　ライターのトギーです。 LIGに入社して早くも半年、メディア担当としてLIGブログをもっともっと成長させたい意欲が止まらない今日このごろです。メディアの成長には、やっぱり競合分析が不可欠ですよね。 でも、競合サイトの分析なんてやったことないし、何から手をつければいいのかもわかりません。 そもそも、LIGブログの競合サイトってどれ？ どうすれば競合サイトをログが手に入る？ どの数値を比較すればいいの？ わからないことだらけなので、競合分析ツール『eMark+』（イーマークプラス）を開発しているヴァリューズさんに相談してみることにしました。 競合分析ってどうやるの？ マーケティングコンサルタントに聞いて実際にやってみた 相談にのっていただいたのはヴァリューズで執行役員を務める子安亜紀子さん（写真左）。普段からクライアントにサイト分析の提案や報告を行うマーケティングコンサルタントを

あなたの会社にはどれだけのデータがありますか？　いままでそのデータにいくらの投資がされましたか？　ビッグデータ市場は2020年までに6兆円に達し、広告市場の1割以上の規模に成長します。マーケティングROIの向上や、競合優位性の確立を期待し、世界中の企業が競ってデータ保有量を伸ばしているのです。しかし、大量のデータを保有することが本当にビジネスの成功につながっているのでしょか？　現実はそこまで単純ではないようです。 本記事は、WPPグループ最大のデジタルエージェンシー、VMLの日本法人の代表と、株式会社FICCの代表取締役を兼務する、荻野英希氏による寄稿コラムとなります。 ◆　◆　◆ あなたの会社にはどれだけのデータがありますか？　いままでそのデータにいくらの投資がされましたか？　ビッグデータ市場は2020年までに6兆円に達し、広告市場の1割以上の規模に成長します。マーケティングROIの向上

飛行機に乗るとき「できれば早く乗りたい」という人もいれば、「できれば最後に乗りたい」という人もいる。搭乗口で最後に手続きを済ませているのはどのような人なのか。羽田空港で飛行機の遅延分析をされている、JALの担当者に話を聞いたところ……。 水曜インタビュー劇場（1分1秒公演）： 「飛行機＝遅れる」といったイメージを抱いている人も多いのでは。しかし、である。米国のとある企業が発表した「定時到着率ランキング」（※）をみると、JALがトップ。定時到着率とは「遅延15分未満に到着した比率」のことで、トップのJALは89.4％。見方を変えると、定時に到着していない便は、運航全体の1割ほどしかないのだ。イメージというものは怖い。 ※米国のFlightStats社が毎年「定時到着率ランキング」を発表している。メジャーインターナショナル部門では世界の大手航空会社36社、アジア・太平洋メジャーエアライン部門で

当社では、経営の最重要指標の1つとして、NPS(ネットプロモータースコア)を導入・モニタリングしています。 1年近くNPSのモニタリングを続け、NPSを改善させるべく、いろいろ施策を講じてきました。振り返ってみると施策の数は10を越え、いい機会ですので、NPS活用事例・導入事例としてまとめようと思います。 【当社のビジネス】 個人向けの安価な出張シェフサービスの「マイシェフ」、出張レストランサービス「マイシェフクイック」を提供しています。 ■マイシェフ シェフが "食材を調達・持参し"、"出張して調理し"、"キッチン片付け" します。1人分4,000円〜6,000円。この料金に 食材費、出張費、交通費、消費税、サービス料を含みます。出張シェフサービスです。 ・マイシェフHP：https://mychef.jp/ ■マイシェフクイック レストランのコース料理をご自宅にて提供します。当社の出張

一般社団法人データサイエンティスト協会およびスキル委員会が、2015年11月20日に公開した、「データサイエンティスト スキルチェックリスト」です。本資料には、プレスリリースおよび、「2ndシンポジウム」でのスキル委員会による講演資料が含まれます。詳細は、データサイエンティスト協会公式サイトをご覧ください。URL:http://www.datascientist.or.jp/

データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ

横文字によるストレスなくNPS®(ネット・プロモーター・スコア)を理解しよう ロイヤルティ、リテラシー、セグメント……。マーケティングの用語には、横文字が多くてうんざりしてしまうことはありませんか？ マーケティングについて勉強していても、横文字のわかりにくい言葉が出てくると何が言いたいのか理解しづらいこともあるのではないかと思います。 そのため今回は、横文字をなるべく使わずに、日本人にとって分かりやすい語句で「NPS®」について解説します。 NPS®とは NPS®を使うと、ブランドやサービスなどに対してどのくらい顧客が思い入れを持っているか、どの程度親しみを感じているか、を測ることができます。正式には推奨者正味比率と訳され、欧米の企業を中心に広まっています。 調査の方法は、 「このブランド（あるいは製品・サービスなど）を友人や同僚に薦める可能性はどのくらいありますか」 という聞き方の質問を

第50回 TokyoR 発表資料 Stanコードは下のサイトで公開しております。 https://github.com/teuder/TokyoR50

2022年3月15日 Googleドライブの権限変更のため，ファイルが共有されていませんでした．リンクを変更しました． 「相関係数が0.7あれば、相関が高いと言える」 などの目安を、教科書や入門書で見かけたことは ありませんか？ 私は、ちょくちょく目にするのですが、 どこの 誰が いつ 言い出したのか、ずっと不思議に思っています。 下記のリンクにあるPDFファイルで、その歴史的 変遷を追ってみました。 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf 相関係数の大きさに対する目安の歴史的変遷.pdf - Google ドライブ 長くてすみません。 上手にまとめることができませんでした。 今回調べたところでは、20世紀初頭のアメリカに おける統計学や教育統計学の入門書において、 いくつかの目安が誕生したようです。 イギリスのGalton, K. Pearson, Spearmanなども 相関

ごきげんよう 昔社員全員がタクシーで出社できる会社にするって言って潰れた会社ありませんでしたっけ？ まぁどうでもいい話ですが。 さて、ここはとある都心のマンションの前。雨の日の朝、またいつもの奇妙な光景が繰り広げられています。 このあたりは大型のマンションが多く駅まで少し歩かなくてはならないこともあり、雨の日の朝はタクシーをマンションの前で拾おうとする人で行列になります。 列には病院まで向かうのか付き添いの人の差す傘に入る上品な老婦人、そして僕、その後ろには通勤であろう高そうなスーツを着た身なりのよい老紳士もいます。 普段からタクシーを主な移動手段とする人も多い為ひっきりなしにタクシーが来てくれるのですが、個人タクシーが到着すると「よかったらどうぞ。」と先頭のご婦人が僕にタクシーをゆずり乗ろうとしないのです。 そして僕も後ろの人に言います。「私も結構ですのでよかったらどうぞ。」しかし後ろの