スマホ時代に乗り遅れるな！TwitterとFacebookから学ぶ、必ず知っておくべき米国モバイル広告トレンド。 | アプリマーケティング研究所
サイバーエージェント主催の「AES(アドエンジニアリングサミット)」というイベントから、本記事ではWiLの琴（こと）さんの講演をお届けします。アメリカのモバイル広告市場について理解を深めることができる内容です。 WiL(World Innovation Lab)について “ベンチャーへの支援や、起業家精神の普及を通じて日本を元気にしたい” 米国シリコンバレー在住で活動している（WEBサイト）。SONY、NTT、日産、ベネッセなどの企業から約300億円の出資をうけ、ベンチャー企業の活性化のファンド事業などをおこなっている。 米国のモバイル市場について 米国のモバイル契約者の割合 モバイル契約者の最新データ(2014.1Q)、Android52%、iOS42%。ここに関しては、あまり日本と違いはない。 端末のメーカー比率 アメリカでは、AndroidはSAMSUNG（サムスン）一人勝ちの状況が
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
ニコニコ動画のタグの傾向を見てみた
ニコニコの動画のタグにどういう傾向があるのかざっと見てみました。 今回の調査には、「(株)ドワンゴと国立情報学研究所が提供しているデータ」を利用させていただきました。 概要 ドワンゴから提供されたデータのうち、特定の約3日間にアップロードされた動画について、よく付けられているタグを紹介しています。 ちょっとしたコメントも書いていますが、あくまでもざっと見た印象程度なのでご注意ください(^^) ニコニコ動画のタグの傾向を時系列順に紹介 2007年3月6日、2010年3月12日、2012年9月29日のそれぞれにアップロードされた動画について、タグの傾向を紹介します。 2007年3月6日にアップロードされた動画のタグ ユニークなタグは7773個でした。そのうち1回しか使われていないタグは1494個です。 この頃は、アイドルマスター、涼宮ハルヒの憂鬱、など特定のコンテンツに大きく支えられていたよう
データ分析の重要性を理解するための入門書５冊 - UNIX的なアレ
はじめに 今回紹介する本は玄人向けではなく「データ分析が重要そうだけど、なんだかよくわかんないと思っている人」向けです。 昨今ではデータマイニングという単語がエンジニアやマーケティング担当者のものだけでなく、経営レイヤーでも重要視されてきています。 ビッグデータというバズワード的なものも頻繁に言われ始めて、めんどくさい上司とかはとにかく口にし出すような状況ではないでしょうか？（想像です） 勉強しないと！と思いはするものの、統計やらHadoopやらRやら、それにまつわるものが多すぎて何から手をつけていいのかわからないもの。 というわけで、私が最近読んだ中でも「何ができるものなのか」という浅く広いテーマについて触れている本をいくつか紹介します。 統計学 統計学が最強の学問である 作者:西内 啓ダイヤモンド社Amazon cakesの連載をまとめた本ですが、統計学がどういった分野に使われているの
「数学的ゲームデザイン」というアプローチ - doryokujin's blog
前回の議論をより一般化した話です。数式も少なめ。実ビジネスにおいて数学がどこまで貢献できるのかというところを理解してもらい，少なからず関心を持って頂ければ幸いです。ただしあくまで読み物として捉え，実世界ビジネスにおける違法性など指摘をするのはやめて下さい。 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-』 定義 「数学的ゲームデザイン」とは，とある数学モデルのレールに沿ったゲームをデザインすることである。それによって，その背景にある種々の数学的性質を活用して優位な戦略を立てることが可能になる。 コンプガチャは，「The Coupon Collecto
MapReduceできる10個のアルゴリズム - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
HadoopとMahoutにより、ビッグデータでも機械学習を行うことができます。Mahoutで実装されている手法は、全て分散処理できるアルゴリズムということになります。Mahoutで実装されているアルゴリズムは、ここに列挙されています。論文としても、2006年に「Map-Reduce for Machine Learning on Multicore」としていくつかのアルゴリズムが紹介されています。 そこで今回は、（何番煎じか分かりませんが自分の理解のためにも）この論文で紹介されているアルゴリズムと、どうやって分散処理するのかを簡単にメモしておきたいと思います。計算するべき統計量が、summation form（足し算で表現できる形）になっているかどうかが、重要なポイントです。なってない場合は、”うまく”MapReduceの形にバラす必要があります。 ※例によって、間違いがあった場合は随時
Facebook 日本人ユーザ約1150万人のユーザ ID を集めてみました | ぱろすけのメモ帳
以前、 [婚活] facebook で日本人ユーザの ID 一覧を取得する という記事を書きました。そこで示したスクリプト（をちょっと改変したもの）をぐるんぐるん回し、日本人ユーザとして登録されている人のユーザ ID が1150万人分ほど集まりましたので、ここに共有したいと思います。 原理としては、 facebook の全ユーザについて、ユーザ ID 1番から順番に地域をチェックし、日本と登録されているもののみその ID を保存しています。これだけの日本人を得るために数十億人分の ID をチェックしてます。 [ ダウンロード fb_jpn_ids.zip ] 解凍していただきますと、2つのフォルダがあります。”type1″ フォルダには100000000000000番以降のものが、 “type2″ にはそれ以前のものが、適当に分割されて格納されています。 https://www.face
風俗は逃げない
根底にあるのは競争原理かも 投稿日：2016年10月08日 いろんな風俗を利用していて思うのですが、サービス精神に関してはデリヘルが一番かなと思います。人妻や熟女だけではなく、比較的若い女の子であってもサービスは良いですね。経験豊富な女の子が増えているというか、デリヘル嬢として働く前からそれなりの経験があることと、デリヘルの競争原理があるんじゃないですかね。ホームページを見ても分かりますけど、デリヘル店は無限にあるって言っても良いですよね。自分もデリヘルを利用しようかなって思った時、何より悩むのが相手選びです。とにかく選択肢が多いですが、裏を返せばそれだけ女の子たちからすれば競争原理というか、満足させなければ次はない。そのくらいの決意を持っているんじゃないかなとも思うんですよね。だからどのデリヘル嬢とでも一定水準の満足度があるような気がしますし、その安心感があるからこそ、風俗を利用するシチ
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
ビッグデータの価格破壊？ Googleが「処理量100GB/月まで無料」の解析サービスBigQueryを提供開始 - ITジャーナリスト星暁雄の"情報論"ノート
情報と技術は未来をどう変えるのか──IT、スマートデバイス、ロボット、電子工作、メディアのアーキテクチャ Google勤務のKazunori SatoさんがGoogle+に簡潔な解説をポストしてくれています。 ポスト1 BigQueryが一般公開されました！数100億件の全検索が数十秒で完了する超並列クエリサービスで、MapReduceと並びGoogleの根幹を支える虎の子技術です。 Google BigQuery brings Big Data analytics to all businesses - Google Developers Blog ポスト2 BigQueryプチ解説：BigQueryはGoogle社内では「Dremel」と呼ばれる超並列クエリインフラを利用した一般向けサービスです。DremelはSybase IQやOracle Exadataと同様のColumar DB
一年で身に付ける！Rと統計学・機械学習の4ステップ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
久しぶりの投稿です。この一年間、Rの勉強会などに参加したり主催したりしてきて、後輩や勉強会の方々の話をいろいろ聞くとこができました。そんな中、一年間でRと統計学・機械学習を身に付けれるようなフローを作れるかも？と思ったので、ここで記録しておきます。統計学や機械学習は理論を勉強するだけでなく、Rで実際に解析してみることで、より理解が深まります。 ステップ1. 分布・検定 理論 統計学入門 (基礎統計学?) 作者: 東京大学教養学部統計学教室出版社/メーカー: 東京大学出版会発売日: 1991/07/09メディア: 単行本購入: 158人 クリック: 3,604回この商品を含むブログ (79件) を見る R本 Rによるやさしい統計学 作者: 山田剛史,杉澤武俊,村井潤一郎出版社/メーカー: オーム社発売日: 2008/01/25メディア: 単行本購入: 64人 クリック: 782回この商品を含
楽天のデータ分析とビジネス活用―大規模データ活用によって見えてきた 課題と可能性
まずは簡単に楽天という企業の全体像について触れておきます。創業は1997年2月、従業員は社長の三木谷を含めた5名で、オンラインモール「楽天市場」を立ち上げたのが最初のビジネスでした。IPO（新規株式公開）は2000年4月です。以来、順調にビジネスを拡大し、昨年は初めて、楽天市場の年間流通総額が1兆円を超えました。創業時が32万円だったことを考えると隔世の感がありますね。 昨年は、楽天グループがグローバル化に向けて大きなステップを踏み出した年でもありました。（Buy.comやPriceMinisterなど）2010年から買収を続けてきた海外の子会社を昨年はグループ化し、カナダの電子書籍サービス企業であるKoboを買収／子会社化を果たしています。国内に限って言えば、創業して15年になりますが、主軸である楽天市場、楽天トラベルのほか、e コマース、ポータル& メディア、金融、電子マネー（Edy）
WEBで読める統計関係の良質な資料 - Interdisciplinary
私がよく参考にする所を三箇所紹介します。いずれも、説明が極めて明瞭で、論理的な整合性や用語の丁寧な使い方を志向している所に好感が持てるサイトです。 ▼Econom01 Web Site, Sophia University, Tokyo, Japan 上智大学の大西博氏のサイト。私が統計関連で最もよく参照する所です。説明の仕方の明瞭さや、具体例を用いた解説がとても良いと思います。確率統計の一つ一つの概念について、大変丁寧に説明されています。たとえば、「相関（および因果関係）」については、 ２つの変数の同時分布と、その条件付き分布は、変数の間の数量的結び付きを示しています。この数量的結び付きは、統計的頻度分布として観察されるものであり、現象の背後にある実態的な「関係」や「構造」から導かれる法則性を必要としません。 例えば、人間の身長と体重とは密接な統計的分布関係を持っていますが、両変数を決定
「プライバシー」の扱いがカギを握る「ビッグデータ」の未来：日経ビジネスオンライン
「データは新しい石油」という言葉がある。ビッグデータ界隈でよく引き合いに出される言葉で、なかなか意味深である。いろいろな用途に使える、パワフルな次世代情報産業の基本エネルギーだが、漏れたら大変。掘り出して精製するという工程も何となく似ている。 2月29日～3月2日にかけて、シリコンバレーでビッグデータのカンファレンス「Strata2012」が開催された。キャッチーな「ビッグデータ」という用語をこのカンファレンスで流行させた仕掛け人、ティム・オライリー氏自身が今年は登場せず、大物ゲストもいなかった。それでも参加者の数も展示の規模も、昨年の倍以上は軽く超えていただろう。 カンファレンスの中身は、「先進的プレーヤーの事例とコンセプト」が多かった昨年から、「多種の企業で普通に使われる技術」という地に足が付いた段階となってきていることが感じられた。 熱気に満ちた会場には、昨年ほとんど見かけなかった日
鈴木良介氏インタビュー：ビッグデータ活用は「データ資本回転率」による試行錯誤が不可欠
2011年半ばから日本でも取りざたされるようになった「ビッグデータ」。直訳すれば、大きなデータという意味に過ぎないが、野村総合研究所 コンサルティング事業本部 ICT・メディア産業コンサルティング部 主任コンサルタントの鈴木良介氏は、ビッグデータ活用が企業の優勝劣敗を決めることになると指摘する。日本企業の多くがビッグデータ活用の「第二の壁」の前で立ちすくむ中、米国の先進企業は「第三の壁」を乗り越えようとしている。日本企業が今取り組むべきことは何か。鈴木氏に話を聞いた。 ──2011年11月に『ビッグデータビジネスの時代』という書籍も上梓されていますが、はじめに鈴木様のビッグデータの定義についてお聞かせください。 まさに今、色々な言い方がされているところですが、私の考えるビッグデータとは、“事業に役立つ知見を導出するための「高解像」「高頻度生成」「多様」なデータ”のことです。 2001年以降
遂に登場！「自社」及び「競合」のFB/Twitter/Mixi/YouTube/G+など あらゆるソーシャルメディアを"無料"で分析出来る国産ツール「Social Insight」をレビュー - Real Analytics （リアルアナリティクス）
Twitraq・UserInsight・なかのひとなどユニークな分析ツールを開発されている株式会社ユーザーローカル。 先月、複数のソーシャルメディアに対応した分析ツール「Social Insight」の提供が開始されました。今まで私のブログでも「Twitter解析ツール１５種比較レビュー(2011年版）」あるいは「競合のFacebookページも簡単に分析できちゃう「All Facebook」を使ってみよう！無料」といった形で様々なソーシャルメディアの分析ツールを紹介してきましたが、現時点では「Social Insight」が最も高機能で使いやすいです。 というわけで早速、機能や使ってみた感想などを紹介いたします。また今回は有料版も利用させていただいたのですが、無料版だけでも長文の記事となってしまったため、週明けに別途、有料版のレビュー記事を書かせていただきます。 注意： １）本レビューに際
あらゆるソーシャルメディアを分析出来る国産ツール「Social Insight」の有料版をレビュー - Real Analytics （リアルアナリティクス）
遂に登場！「自社」及び「競合」のFB/Twitter/Mixi/YouTube/G+など あらゆるソーシャルメディアを"無料"で分析出来る国産ツール「Social Insight」をレビューの記事はご覧になられたでしょうか？まだ見ていない方は、まずはこちらのレビューをご覧ください。 この記事では、「Social Insight」の有料版の記事をレビューいたします。主に無料版との違いを中心に紹介します。 注意： １）本レビューに際してのツール使用時間は8時間ほどです。一部の機能や設定を見逃している可能性があります。 ２）過去のツール紹介記事と同様「広告記事」ではありません*1 ※ツールのレビューを希望される会社・個人の方は「こちら」をご覧下さい。 データ期間の延長とダウンロードの機能 Social Insightの各種レポートですが、無料版では確認出来る期間が直近28日間となっています。しか
Rが使えるフリをするための14の知識
米国FDAで公認され、ハーバード大学やイェール大学の授業で利用されるようになり、世間での認知度が着実に上昇している統計用プログラミング環境のRだが、ユーザーなのか、ユーザーになりたいのか、ユーザーとして振舞いたいのか分からない人が増えてきた。 スノッブなユーザーとして振舞う場合は、Rの特性を語れる必要があるので、ユーザーになるよりもRへの知識や理解が必要で、実は難易度が高い行動である。それでもあえて意識の高いRユーザーとして振舞いたい人々のために、最低限求められる事のチェック・リストを用意してみた。 1. 参考文献や参考ページを押さえておく 一番大事な事だが、参考文献や参考ページを押さえておこう。公式サイトで配布されている、「R 入門」「R 言語定義」「R のデータ取り込み/出力」は持っておくべきだ。R-TipsやRjpWikiも参考になる。 2. 演算子や制御構文をマスターする 四則演算
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