Togetter公式🐤人気のツイートまとめを紹介🐤 @togetter_jp 【お知らせ】 現在、Togetter上で画像のような悪質な広告が表示されるという報告を複数頂いております。 原因となっているアドネットワークを特定するため、発見した方はまとめのURLをご連絡下さい。 ご不便をおかけしますが何卒よろしくお願いいたします。 pic.twitter.com/LqpiDtDml4 2017-11-07 17:40:19 Togetter公式🐤人気のツイートまとめを紹介🐤 @togetter_jp こちらの悪質な広告に関しまして、以前より主要な広告ネットワークで発生している問題であり、Togetter以外のサイトでも発生することを確認しております。 Togetterを閲覧中に問題が発生した際、発生したまとめのURLやデバイス、OSについての情報をご提供頂けますと幸いです。 2017

私たちは普段、お店でものを買う際には必ず「お金を払う」ということを行っています。現金やクレジットカード、交通系電子マネーに加え、最近ではApple Payなどのスマートフォンによる電子決済サービスも登場しています。そのような新しい決済サービスを使ったことがあるという方も増えてきているのではないでしょうか。 このブログでも度々注目されているお金とデザインのこと。先日起こった私の実体験を通して、このような「お金を払う」という体験のデザインについて考えてみたいと思います。 とあるコーヒーショップでの体験談：フィードバックの勘違い これは、とあるコーヒーショップでバーコード決済アプリを利用した際に体験した実話です。 さて、3コマ目で私はなぜ「会計が終わったな」と勘違いしてしまったのでしょう？ 振り返ってみると、会計時に私はこんなことを考えていました。 1コマ目：「電子決済アプリで支払いたい」 2コ

さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを