Wacom drawing tablets track the name of every application that you open | Robert Heaton
Disclaimer: I haven’t asked Wacom for comment about this story because I’m not a journalist and I don’t know how to do that. I don’t believe I’ve got anything important wrong, however. Chapter 1: The discovery I have a Wacom drawing tablet. I use it to draw cover illustrations for my blog posts, such as this one: Last week I set up my tablet on my new laptop. As part of installing its drivers I wa
悪用厳禁：絶対に成功するA/Bテストの作り方
ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理し… オライリージャパンさんからは、売れ行きがとてもいいという話を伺っており、これで新しいノートPCを買う足しになるかなぁと思っています。 物理本については少数ですが、Cloudera World Tokyo2017で限定販売されるそうです。CWT2017申し込みが始まったので、物理版がほしい方は申し込むとよいんじゃないでしょうか。 書評もいくつか届いており、勝手ながら紹介させていただきます。
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増分テスト： クイックスタートガイド（計算付き） キャンペーンが成功したとき、あなたはどのように分かりますか？先月よりも収益が増えたとき？ たぶん。 しかし、あるキャンペーンやチャネルが売上にどれだけ影響したかを知るにはどうしたらよいでしょうか？ マ…
科学における「ダメな統計学」を説明した本｜Colorless Green Ideas
科学において統計がいかに正しく使われていないかを説明した本 Statistics Done Wrong: The Woefully Complete Guide について紹介する。 科学の世界の「ダメな統計学」 現代の科学は、統計と切っても切り離せない関係にある。多くの場合、科学者は、仮説を立てた上で、実験や調査でデータを集め、そのデータに対して統計処理を行うことで、自分の仮説が妥当かどうかを判断していく。統計がなくては自分の仮説が妥当かどうかを判断できない。判断できなければ、科学者は自分の主張を一切述べられなくなってしまう。つまり、統計を使わなければ、科学者は仕事にならないのである。統計は科学者にとって重要なのだ。 統計が重要なのだから、科学者は統計についてしっかりとした知識を持っていると思う人も少なくないだろう。また、ほとんどの科学者が正確に統計処理を行っていると思う人も少なくないだろ
縦軸に目盛のないグラフ（インターネットもデータ分析も好きなぼくが、入社一年未満でWeb解析コンサルタントを辞めた理由） - 廿TT
主張 縦軸に目盛のない棒グラフや折れ線グラフを描くのはやめよう。 棒グラフ 以前の職場でよく見かけた棒グラフがこのようなものでした。 これは万能棒グラフです。 2007-10-22 - 定義すれば存在する 目盛のベースラインが 0 スタートでなくてもいい 目盛線は省略していい という風に棒グラフを書いてしまうとどんなデータにもあてはまる、万能棒グラフができあがります。 どんなデータにもあてはまるとは、つまりデータの特徴をなにも表せていない統計グラフということです。 統計グラフとしての機能をはたしません。 折れ線グラフ また、このような折れ線グラフもよく見かけました。 ここで、折れ線グラフは縦軸の幅を広くとれば大きな差を小さくみせ、狭くとれば小さな差を大きく見せることができることに注意してください。 縦軸に目盛がないと、この目盛操作に気づくのは困難です。 退職の理由 わたしは新卒で Web
「アクセス解析」における5つの真実 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
最近、講演や勉強会などで、必ず伝えている内容を簡単に紹介します。アクセス解析に限らず、分析全般に期待を抱いているケースが多く、その幻想をぶち壊すぜ！！！というわけではないのですが、アクセス解析や分析を、ビジネスゴールにポジティブな影響を与えるために知っておいてほしい、5つの内容を紹介いたします。 Image from Flickr 1.仮説無ければデータを見ても意味が無い アクセス解析ツールを利用する上で最もやっていけないことは「なんとなくレポートを１つずつ見ていく」という事です。時間の無駄なだけではなく、特にツールを使いはじめた方にとっては出てくる用語の多さやレポートの量に、すぐに解析ツールが嫌いになってしまいます。何の目的もなく携帯電話の説明書を（最近は紙の説明書は少ないですが）最初から最後まで読むようなものです。データを見る前に仮説を立て、その仮説を確認するためにどのレポートを見れば
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【FANZA REPORT 2018】 今年のエロトレンドは！？「性に関する統計調査」結果発表！ - FANZA Magazine
高校生ネット利用者の半数「ネット上の情報の正しさを確認する方法が分からない」 中学生では4割