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GoogleAnalyticsの検索結果41 - 80 件 / 1271件

  • GitHub上に公開された「東京都公式 新型コロナウイルス対策サイト」は危機が生んだ日本の奇跡 - 俺の遺言を聴いてほしい

    東京都が奇跡を起こした。 僕たちは今、信じられない光景を見ている。 文章で説明するよりも、当事者たちのツイートを追った方がわかりやすいだろう。 心がザワザワしている時は、手を動かそうと思う。どんどん流れてくるニュースのシェアばっかりしてても、自分の心の安寧は得られない。コードを書こう!— Hal Seki (@hal_sk) February 29, 2020 東京都のアドバイザーを務めるCode for Japanの関さんが中心となって、 新型コロナウイルスの東京都が発表してきた情報をワンストップに確認できるダッシュボードができました!!!! これは良い取り組み。ぜひ皆様ご確認ください。 ・東京都公式COVID-19対策サイトhttps://t.co/YUFZsI4dFQ— 藤井あきら🐈東京都議会議員🚴🏳️‍🌈 (@fujiiakiratokyo) March 3, 2020 本

      GitHub上に公開された「東京都公式 新型コロナウイルス対策サイト」は危機が生んだ日本の奇跡 - 俺の遺言を聴いてほしい
    • 成果を出す人がGoogleアナリティクスで使う機能は10個だけ。アクセス解析の実態調査 |WACUL TECHNOLOGY & MARKETING LAB | 株式会社WACUL

      アクセス解析の実態調査としてGoogleアナリティクスに関するアンケートを実施。CVR改善など、成果を上げるために使うべき機能・使わなくてもよい機能を明らかにした。

        成果を出す人がGoogleアナリティクスで使う機能は10個だけ。アクセス解析の実態調査 |WACUL TECHNOLOGY & MARKETING LAB | 株式会社WACUL
      • 「デイリーポータルZ」がサイト改善で入会数54.6%増! ウェブ解析士マスターと語る裏話 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2022 秋

          「デイリーポータルZ」がサイト改善で入会数54.6%増! ウェブ解析士マスターと語る裏話 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2022 秋
        • 『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ』全文公開の記事一覧(目次)- あの定番書がすべて読める!

          Googleアナリティクスを使うすべての人へ。株式会社プリンシプル・木田和廣氏による最強の定番書『できる逆引き Googleアナリティクス 増補改訂2版 Web解析の現場で使える実践ワザ 260』の記事一覧(目次)と「まえがき」を掲載しています。 インプレスの書籍『できる逆引き Googleアナリティクス 増補改訂2版 Web解析の現場で使える実践ワザ 260』の全文Web公開について、書籍・著者の紹介と「まえがき」、記事一覧(目次)をまとめました。 企業のWeb担当者やデジタルマーケターのみなさんに向け、Googleアナリティクスの正しいノウハウと、本書の魅力を幅広く知っていただけるよう、著者の許諾のもとに無料で公開しています。以下のリンクから各項目にジャンプできます。 書籍について ※書影をクリックするとAmazonにジャンプします 1万人以上のWeb担当者に支持された定番書が大幅改訂

            『できる逆引き Googleアナリティクス Web解析の現場で使える実践ワザ』全文公開の記事一覧(目次)- あの定番書がすべて読める!
          • Google Analytics 4 ガイド

            アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。

              Google Analytics 4 ガイド
            • #検察庁法改正案に抗議した人は本当はどのくらいいたのか|tori

              5月8日から,突然 #検察庁法改正案に抗議します というタグがトレンド入りしました. どのくらいの量ツイートされたのかを見てみると,5月8日20時から5月11日15時までの間に,リツイートを含めて4,732,473件,リツイートを除くと,564,797ツイート,拡散に関わったユーザは588,065アカウントでした. 1時間ごとのツイート数を見るとこんな感じ. なんでこんな爆発的に広まったんでしょうか.これだけ広まると,逆にボットとかスパムの影響じゃないの?と考えてしまうのがソーシャルメディア研究者の基本です. というわけで,調べてみましょう. 早速データを収集します.今回は周辺データも見ようということで,「#検察庁法改正案に抗議します」だけじゃなくて,「検察庁」「定年延長」「三権分立」でデータを収集しました. ツイートしたのはボットだったのか?まず最初に疑われるのが,ボットが大量にRTした

                #検察庁法改正案に抗議した人は本当はどのくらいいたのか|tori
              • 統計不正、4兆円過大計上か 20年度の全体5%相当 朝日新聞試算:朝日新聞デジタル

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                  統計不正、4兆円過大計上か 20年度の全体5%相当 朝日新聞試算:朝日新聞デジタル
                • マスクについて

                  この話も、本当はネットに挙げたくはなかったのです。絶対怒られるから。何を言っても。 とはいえ、何も言わなければさらにデマが広がってしまうというジレンマが生じてしまいます。よって、ここでマスクについても説明します。これも長いですよ。 実は、マスクについての考え方について、新しく説明すべきことはあまりありません。どうしてかというと、その考え方は、 検査の考え方 と全く同じだからです。すなわち、 マスクの属性 だけで、マスクを論じてはならない。マスクがどのように飛沫の放出を防ぐかとか、防がないとか、富岳のシミュレーションでどうだとか、そういう「マスクの性能」は議論の一部をなすけれども、議論の全てではないってことです。 察しの良い読者はお気づきでしょう。そう、実はマスクの議論も、検査の議論同様、 状況の判断 が大事なのです。もう少し詳しく説明しますね。 マスクの効果についてはすでにメタ分析が出てい

                  • エンジニアを増やしていけば、うまくいくと思っていた––メルカリCTO名村卓氏が語る、開発組織の今とこれから

                    2019年9月24日、株式会社メルカリにて、エンジニア向けイベント「Mercari Bold Challenge ~CTOとエンジニアが赤裸々に語る 変化と挑戦~」が開催されました。社員数は1,800人を超え、40ヵ国以上の国から多様な人材が集まり急成長を続けるメルカリ。一方で、急成長に伴って新たな課題も生まれています。そこで今回は「Bold Challenge(大胆な挑戦)」というテーマで、メルカリのエンジニア組織の変化と挑戦について、そのリアルを語ります。プレゼンテーション「メルカリのエンジニア組織の今とこれから」に登場したのは、執行役員CTOの名村卓氏。講演資料はこちら CTO名村氏が語るメルカリのエンジニア組織の今 名村卓氏:こんにちは。CTOの名村です。僕からは、メルカリのエンジニア組織の話をさせていただきます。「今とこれから」ということで、これまでのことと、今抱えている課題と、

                      エンジニアを増やしていけば、うまくいくと思っていた––メルカリCTO名村卓氏が語る、開発組織の今とこれから
                    • WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times

                      主な確率分布の関連図 こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Webサービスを運営していると、利用状況を分析・予測したり、A/Bテストなどで検証したりすることがよくあります。 データを一個一個見ていてもよくわからないので、データ全体や、その背景の傾向などがまとめて見られると便利ですよね。そんなとき、データの様子を表現するためによく使われているのが「確率分布」です。 学校の試験などで使われる偏差値も、得点を正規分布でモデル化して、点数を変換したものです。 今回は、Webサービスなどでよく使われる確率分布18種類を紹介します。 それぞれ、Webサービスでの利用例やPythonでグラフを書く方法も含めて説明していきます。コードは実際にオンライン実行環境paiza.IOで実行してみることができますので、ぜひ試してみてください。 【目次】 正規分布 対数正規分布 離散一様分布 連続

                        WebサービスのA/Bテストや機械学習でよく使う「確率分布」18種を解説 - paiza times
                      • ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog

                        はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入

                          ゼロから始める、データ分析と可視化 - Kyash Product Blog
                        • 新海カントク『面白い分析ですね』// 新海誠監督が使用する明度・彩度を調査した所、驚愕の事実が発覚。

                          あいうち@サークルスイミー @Aiuti01 【プロイラストレーターが多用する明度彩度の領域】 複数人のプロイラストレーターの作品で、明度彩度だけサンプリングした結果、見えてきた明度彩度の傾向となぜその領域が使用されるかの分析をしてみた。 pic.twitter.com/mnJ4QY0cKY 2020-05-20 15:40:38 あいうち@サークルスイミー @Aiuti01 昨日バズった『プロイラストレーターが多用する明度彩度の領域』ですが、新海誠監督が使用する明度・彩度を調査した所、驚愕の事実が発覚。 商業イラスト(ソシャゲ・ラノベ表紙・キャラデザ)などを請け負うプロイラストレーターの方と、新海誠監督が多用する明度・彩度の領域がここまで違うとは… pic.twitter.com/Kn4msZqxse 2020-05-22 17:07:11

                            新海カントク『面白い分析ですね』// 新海誠監督が使用する明度・彩度を調査した所、驚愕の事実が発覚。
                          • データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例:マンガ検索「MNM」)|けんすう

                            アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju

                              データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例:マンガ検索「MNM」)|けんすう
                            • 言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)

                              言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは,実用的でワクワクするような課題に取り組みながら,プログラミング,データ分析,研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です. 詳細 ツイート

                                言語処理100本ノック 2020 (Rev 2)
                              • NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選|Saya|note

                                このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー

                                  NYタイムズの記者も使っている、データ・ストーリーの王道パターン7選|Saya|note
                                • 機械学習システムの設計パターンを公開します。

                                  メルカリで写真検索とEdge AIチームに所属している澁井(しぶい)です。機械学習のモデルを本番サービスに組み込むための設計やワークフローをパターンにして公開しました。 GithubでOSSとして公開しているので、興味ある方はぜひご笑覧ください! PRやIssueも受け付けています。私の作ったパターン以外にも、有用なパターンやアンチパターンがあれば共有してみてください! GitHub:https://github.com/mercari/ml-system-design-pattern GitHub Pages:https://mercari.github.io/ml-system-design-pattern/README_ja.html なぜ機械学習システムのデザインパターンが必要なのか 機械学習モデルが価値を発揮するためには本番サービスや社内システムで利用される必要があります。そのた

                                    機械学習システムの設計パターンを公開します。
                                  • GA4がよくわからん。となってしまう5つの理由。

                                    GA4、導入しないといけないと思っていても、さっぱりわからんからやる気がしなくてどうしよう?ってなる時がありますよね。私も数か月前まではそんな感じでした。正直なところギリギリまで逃げ回りたかったんですが、そうもいかなくなったので勉強することに。 ではなんで「わからん」となってしまうのでしょうか?そこがわかれば対応もできるので「わからん」理由と解消法をまとめてみました。 「Google アナリティクス」と名乗っているところ ここがわからなくしている一番の原因です。Google アナリティクスと名乗っているので、今までのGoogle アナリティクスの延長線上にあるものだと思ってしまうんですが、全くの別物で生まれも育ちも違っています。 今までのGoogle アナリティクス UrchinはGoogleアナリティクスの元となった製品。グーグルに買収されGoogleアナリティクスがリリースされた後も、

                                      GA4がよくわからん。となってしまう5つの理由。
                                    • 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

                                        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
                                      • 塩つぶサイズのチップを注射で埋め込み 超音波で電力供給と無線通信実現

                                        Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 米コロンビア大学とオランダ・デルフト工科大学の研究チームが開発した「Application of a sub–0.1-mm3 implantable mote for in vivo real-time wireless temperature sensing」は、超音波で電力供給と無線通信を行う超小型の温度センサー搭載シングルチップだ。総体積0.1立方mm以下という、塩つぶやダニに匹敵するサイズで、注射針で体内に移植し、生体信号のモニタリングを目指す。 体温、血圧、ブドウ糖、呼吸などの生理的状態を監視する体内埋め込み型医療機器は、何百万人もの人々の生活の質を向上させている。 これまでの埋

                                          塩つぶサイズのチップを注射で埋め込み 超音波で電力供給と無線通信実現
                                        • Clubhouse リアルタイム配信の仕組みについて (妄想編)

                                          Cloubhouse はすでに OSS である Janus Gateway に切り替えており Agora は使用していないようです ライセンス Creative Commons — 表示 - 非営利 - 改変禁止 4.0 国際 — CC BY-NC-ND 4.0 前提 @suthio_さんがつぶやいていたのがきっかけ https://twitter.com/suthio_/status/1353945619577008128?s=20 招待してくれた @dmnlk さんに感謝 DNS パケット見ただけ 他の方の解析は見ていない クライアント側の処理は知らない 気が向いたら更新している 著者 商用 WebRTC SFU 開発者 WebRTC プロトコルスタック実装者 End to End Encryption プロトコルスタック実装者 IRIAM 配信サーバ設計者 妄想 求人にメディアサーバ

                                            Clubhouse リアルタイム配信の仕組みについて (妄想編)
                                          • 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.

                                            • 年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文

                                                年末年始に振り返る 2021年の人工知能10大トレンドと必読論文
                                              • 声優・小岩井ことりさんと実験! オンライン会議アプリの音質比較してみた 前編【藤本健のDigital Audio Laboratory】

                                                  声優・小岩井ことりさんと実験! オンライン会議アプリの音質比較してみた 前編【藤本健のDigital Audio Laboratory】
                                                • デイリーポータルZがウェブ解析士マスターに真剣相談! アクセス解析とサイト改善って何からはじめる? | 楽しく学ぶアクセス解析&サイト改善【DPZ×ウェブ解析士】

                                                    デイリーポータルZがウェブ解析士マスターに真剣相談! アクセス解析とサイト改善って何からはじめる? | 楽しく学ぶアクセス解析&サイト改善【DPZ×ウェブ解析士】
                                                  • 【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita

                                                    これから異常検知を勉強される初心者、中級者の方のために一問一答集を作ってみました。 実際にあった質問も含まれますが、ほとんどの質問は、私が勉強しながら疑問に思ったことです。 なお、各質問には私の失敗談を添えております。皆さんは私のような失敗をしないよう 祈っております(^^)。異常検知に特化した内容となっておりますので、ご了承ください。 初心者の方向け 勉強の仕方編 Q:異常検知を勉強したいのですが、何から手をつけて良いのか分かりません。 A:書籍を買って読むのがおススメです。 最初、私はネット情報で勉強していました。しかし、それにも限界があります。 ところが、書籍(入門 機械学習による異常検知)を買って読んだところ、かなり知識を 得ることができました。最初から、書籍を買っていれば、一年くらい得することができたのに... と思うこともあります(^^; ただ、こちらの本はディープラーニング系

                                                      【一問一答】マヅコの知らない「異常検知」の世界 - Qiita
                                                    • 【注意喚起】寄生サイトの恐怖 サイト貸しの営業に注意 - Web > SEO 辻正浩のブログ

                                                      中堅~大手サイトに「お金を払うので私のコンテンツをあなたのサイトに置きたい」という営業が広範囲に行われています。 指定されるコンテンツを置くだけで毎月固定額の報酬の他、そのコンテンツから発生したアフィリエイト収入の数割を払うという好条件が提示されていて、検討する会社も多くあるようです。これは2019年頃からごく一部の大手サイトで見られましたが、最近ではその営業を行う会社も増え、地方のメディアや地場企業などにも同様の営業が増え、拡大を続けています。 わたしはこの試みを、それぞれのサイトに寄生して価値を吸い取ろうとする「寄生サイト」と呼んでいます。 これは寄生される側に大きなリスクを伴います。自社サイトが大きなダメージを受ける可能性が高いため、検索流入が必要な場合この営業は絶対に受けてはなりません。 この記事では「寄生サイト」がどういう経緯で生まれたのか、そしてそのリスクについて説明します。

                                                        【注意喚起】寄生サイトの恐怖 サイト貸しの営業に注意 - Web > SEO 辻正浩のブログ
                                                      • 国会議員のTweet40万件分析して支持すべき政治家を探してみた - エルの楽園

                                                        新型コロナ禍が我が国の政治の深刻な問題をあぶり出しています。一市民としては支持する政治家を本腰入れて検討しなければいけません。 個人的な問題意識は主に「労働」と「財政」にありますので、これらの問題に積極的に取り組んでくれる方がいいです。今回のコロナ禍でこの2つは本当に切実な問題になりました。反対に「脱原発」とか「改憲」はやめてほしいかな……「財政再建」とかも当然ムリ!あ、もちろん国政の話です。 そんな訳でデータの力で問題意識の合う現職国会議員を探してみました。使うのはみんな大好きPython3 on Google colab(Jupyter notebook)です。技術的な話を飛ばして結論だけ見たい方はこちらからどうぞ。 やったこと まずはTwitterをやっているすべての現職国会議員のTweetを一人当たり最新1000件ほど取得します。現職国会議員のアカウント一覧は国会議員いちらんリスト

                                                          国会議員のTweet40万件分析して支持すべき政治家を探してみた - エルの楽園
                                                        • 解像度を上げる 🔬

                                                          2023 年 4 月にアップデートしました。 ビジネスにおいて「解像度が足りない」という言葉が使われるようになりました。この解像度という概念を、深さ、広さ、構造、時間の4つの軸で整理して、それぞれでどうやって解像度を上げれば良いのかについて解説しています。 このスライドを使ったYouTube での解説動画はこちら (2023年4月版) 東京大学 FoundX の各種リソース •FoundX Review - 起業家向けノウハウ情報 •FoundX Resource - 整理された記事の紹介 •FoundX Online School - 30以上の学習ビデオ教材 •FoundX Founders Program - 個室の無償提供とコミュニティ

                                                            解像度を上げる 🔬
                                                          • 後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..

                                                            後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3

                                                              後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
                                                            • デイリーポータルZの有料会員が増えないのはなぜ? CVが取れない理由をウェブ解析士マスターが分析 | 楽しく学ぶアクセス解析&サイト改善【DPZ×ウェブ解析士】

                                                                デイリーポータルZの有料会員が増えないのはなぜ? CVが取れない理由をウェブ解析士マスターが分析 | 楽しく学ぶアクセス解析&サイト改善【DPZ×ウェブ解析士】
                                                              • ChatGPTの衝撃 -2024年3月バージョン-

                                                                企業・組織に属している方向けの ChatGPT の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つか継続して提示しています - ChatGPT の具体的な利用例 - とある人の、変わってしまった日常の一部。Microsoft Copilot (Bing Chat) - 挫折へのチャレンジ。DALL-E 3 - Plugin の可能性 - Code Interpreter の可能性 - Meeting Simulator - 音声入力の可能性 - Copilot の可能性 そして、自分で動かすための演習。こちらが演習のコンテンツです。 https://github.com/dahatake/ChatGPT-Prom

                                                                  ChatGPTの衝撃 -2024年3月バージョン-
                                                                • QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"

                                                                  確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR

                                                                    QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
                                                                  • 今度の「統計不正」は空前絶後の大問題だぜ - モノシリンの3分でまとめるモノシリ話

                                                                    国土交通省の建設工事受注動態統計調査に不正があったと報道されているが、正確に把握している人はほとんどいないと思う。そこで、まとめる。 問題点は、「合算処理」と「二重計上」の2点。 このうち、重要なのが「二重計上」なのだが、先に「合算処理」から説明しよう。 ◆合算処理とは 合算処理とは、提出の遅れた月の調査票の数値を、後の月に合算して計上する処理のことである。 建設工事受注動態統計調査は、対象企業から毎月調査票を提出してもらう。この提出期限が対象月の翌月10日であり、非常に締め切りがタイトである。 だから、締め切りを過ぎて出されることが多々あった。 そうやって遅れて出された月の数値について、遡って修正するのも手間がかかる。 そこで、後の月に合算して計上していたのだ。 これは具体例で考えると分かりやすいので、下記のような例を想定してみよう。 ・ある企業は、1月分の調査票について、締め切り日(2

                                                                      今度の「統計不正」は空前絶後の大問題だぜ - モノシリンの3分でまとめるモノシリ話
                                                                    • 2023年版データ分析の100冊 - Qiita

                                                                      【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する(私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう)記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス(ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL)からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています(本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます!) こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん

                                                                        2023年版データ分析の100冊 - Qiita
                                                                      • モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech

                                                                        # Event データモデリングとデータ基盤の構築・運用 (第14回ちゅらコラボ)CARTA HOLDINGS x ちゅらデータ 合同イベント https://churadata.connpass.com/event/254417/ ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 https://speakerdeck.com/pei0804/hokufalsekankaeruzui-gao-falserehoteinkuji-pan-at-awsdeshi-jian-analytics-modernization ディメンションモデリングモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design コンフォ

                                                                          モデリングはキラキラ技術より地味だが役に立つ / modeling-over-shiny-tech
                                                                        • GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE

                                                                          こんにちはあるいはこんばんは。村山(twitter id:muraweb_net)です。 ユニバーサルアナリティクスを見ようとすると、アラートが表示されるようになりましたね。本格的に GA4 のことを考える方も増えてきたのではないでしょうか。 GA360 のプロパティや GA4 プロパティが存在するのに、アラートが一括で表示される手法は、不必要に不安を煽るだけに思われますが、全ての人を GA4 プロパティへ移行させるためにはこの手法が必要なのかもしれません…。 この手法に効果があったのか不明ですが、Googleアナリティクス のヘルプコミュニティでも GA4 の質問が増えてきたように見えます。また、ヘルプコミュニティへの投稿やお客様のヒアリングから、 GA4 がわからなくてこわいといった心理があるように感じます。 そのため今回は、 GA4 がわからなくてこわい方向けに、 GA4 の理解力を

                                                                            GA4がわからないを分解して学習すべき項目を明確にする方法 - ブログ - 株式会社JADE
                                                                          • マンガの売り上げが2020年、過去最高になったことはもっと取り上げるべきニュースだ(篠田博之) - エキスパート - Yahoo!ニュース

                                                                            月刊『創』(つくる)最新号の5月号は特集「マンガ・アニメ市場の変貌」。毎年この時期に掲載しているマンガ特集だが、この何年か、デジタル化の影響でマンガ界に大きな変化が現れつつある。 というより、マンガはいま大きな歴史的局面を迎えているのだが、どうも新聞などの大手メディアではあまりそのことが大きなニュースになっていない。ここで『創』5月号特集の総論をもとに、そのことの意味を考えてみたい。ちなみにマンガだけでなくアニメもまた、今大きな変革期を迎えている。日本テレビやテレビ朝日などテレビ局が次々とアニメ事業部といったものを社内に設けるようになっているのもその現れだ。 2020年はまさにマンガの歴史においてエポックメイクな年と言えるだろう。 マンガ黄金時代の総販売額を上回ったという驚き 出版科学研究所の調査データによると、電子を含めたマンガ全体の推定販売金額が、これまでピークとされてきた1995年を

                                                                              マンガの売り上げが2020年、過去最高になったことはもっと取り上げるべきニュースだ(篠田博之) - エキスパート - Yahoo!ニュース
                                                                            • はてなブックマーク経由PV黄金時代とFACTFULNESS - 本しゃぶり

                                                                              質問 はてなブックマーク経由のPV/ブクマ数の比率は、3年前と比べてどうなっているでしょう? A 減少している B 変わらない C 増加している 3年前はすごかった説 この記事に気になることが書いてあった。 それでも3年前なら150ブクマもついてたらさすがに5000pv~10000pvくらいは「はてブからだけで」流入があったりしたものです。 ところが、昨日書いた記事、内容の是非はともかくとして、はてなブックマークが150以上ついているのも関わらず、はてブ経由でのPVはわずか2000でした。 ブコメを見ても人が減っていることについて同意が多く、限界集落はてな村だから仕方ないといった雰囲気である。かつてあった、はてな黄金時代と比べて見る影もない、と。 黄金時代には、人間は神々と共に住み生きていた。「世の中」は調和と平和に満ち溢れて、争いも犯罪もなかった。あらゆるコンテンツが自動的に生成され、手

                                                                                はてなブックマーク経由PV黄金時代とFACTFULNESS - 本しゃぶり
                                                                              • Chainer を振り返って

                                                                                2015 年 4 月 12 日に Chainer の最初のコードをコミットしてから,およそ 4 年半と少しが経ちました.はじめのはじめは軽い気持ちで書きはじめたコードでしたが,今では一線級の研究を立派に支えるまでになりました.深層学習フレームワークの世界も当時とは様変わりして(当時は TensorFlow も PyTorch もなかったわけですから,本当に変わりました),思えば遠くにきたものです. 今日,PFN は社内の研究開発に用いる主なフレームワークを PyTorch に移行すると発表しました.会社にとってももちろんですが,業務としてはこの 4 年半,Chainer 一筋でやってきた自分にとっては特に,大きな転換点です. まず率直な感想として,Chainer の開発は本当に楽しかったです.書きはじめた頃は,深層学習フレームワーク競争の真っ只中で,Theano の上に乗っかるフレームワー

                                                                                • 『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON

                                                                                  RNG。もともとはRandom Number Generator、つまりは乱数を発生させる仕組みそのものを指していたこの略語は、転じてゲーマーにとっては「運要素」そのものを指す言葉となっている。RNGはスピードランナー達にとって最大の敵でもある。そして「いかにして自分の走るルートからRNGを排除するか」に心血を注ぐスピードランナー達、その一人が『ゼルダ』シリーズの走者として知られるLinkus7氏である。彼が今回RNGの魔の手から解放したタイトルは『ゼルダの伝説 風のタクト』(以下、『風のタクト』)、特にそのゲーム中に登場する「海戦ゲーム」だ。Linkus7氏はその戦いの軌跡を解説動画としてアップロードし、大きな反響を呼んだ。本記事では「我々がいかにしてゼルダシリーズ最悪のミニゲームに決着をつけたか」というタイトルのその動画の内容の、日本語での解説を試みる。なお解析が成功されたのは2020

                                                                                    『ゼルダの伝説 風のタクト』にて“運任せで極めて厄介”とされた海戦ゲームの仕組みは、どのように解かれたのか。執念が生み出した最適解 - AUTOMATON