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国内CDNシェア(2018年10月) | J-Stream CDN情報サイト
日本のCDNシェアについて調査結果＠2018年10月 前回調査：2018年4月、次回調査：2019年4月 調査方法 Webクローラー（スパイダー）によるWebサイト調査 FQDN数：約995万 URL数：約8,326万 集計日 2018年10月25日 対象 Cloudflare、Akamai、Cloudfront、CDNetworks、Incapsula、Limelight、Edgecast，国内CDN事業者（Accelia、IDCF、IIJ、J-Stream） CDN判定方法 cnameベース Akamai, Fastly, Edgecast, Limelight, Accelia, IIJ, IDCF, J-Stream レスポンスヘッダ(サーバ名)ベース Cloudflare, Cloudfront, Incapsula シェア集計の単位 ドメイン(例, example.jp) 補足
Word2Vecを用いた類義語の抽出が上手く行ったので、分析をまとめてみた - Qiita
はじめに こんにちは、Speeeでデータサイエンティストをしている@To_Murakamiと申します。エンジニアではないのですが、コーディングを含めた分析例を発信しようと思い、企業のAdvent Calendarに参加させていただきました。 12月も暮れに差し掛かってきましたね。本日は、Word2Vec(ワードトゥベック)という自然言語処理を活用した分析例を紹介します。 このロジックを実装した目的は、ことばの表記ゆれ（類義語）発見器みたいなのを作ってみたいと思ったからです。なぜ、Word2Vecからことばの表記ゆれが分かるのでしょうか？仕組みの概要（下記）が分かると、理由を理解できます。 Word2Vecの仕組み（簡単に） Word2Vecとは言葉通り、単語をベクトル化したものです。ベクトル化した中身には当然数字が入ります。つまり、単語という言語データを数値化することができるのです！ 数値
ビジネスマンがデータ分析をする「シチズンデータサイエンティスト」が登場。仕事のデジタル化はこの先どうなるか、ガートナーが「デジタルワークプレイスのハイプサイクル2017年版」発表
ビジネスマンがデータ分析をする「シチズンデータサイエンティスト」が登場。仕事のデジタル化はこの先どうなるか、ガートナーが「デジタルワークプレイスのハイプサイクル2017年版」発表 米ガードナーは、さまざまな分野に関するハイプサイクルを発表しています。もっとも有名なのは先進テクノロジーに関するハイプサイクル（Hype Cycle for Emerging Technologies）です。 参考：米ガートナー、先進テクノロジーにおけるハイプサイクル2017年版を発表。AI Everywhere。サーバレスは黎明期、ディープラーニングやブロックチェーンは過度な期待 そして8月17日付で同社が発表したのは、これからの仕事がデジタル技術の進化によってどのように変わっていくのかを予想した「Hype Cycle for the Digital Workplace, 2017」。です。 ハイプサイクルは、
Zeppelin project
2013, ZEPL (formerly known as NFLabs) started Zeppelin project here. 2014-12-23, Zeppelin project became an incubation project in Apache Software Foundation. 2016-06-18, Zeppelin project graduated incubation and became a Top Level Project in Apache Software Foundation. Please visit zeppelin.apache.org to see the official Apache Zeppelin website. Click and launch a Live Demo! 2020, Creators of Zepp
営業・運用を支える "気付ける" 管理画面
広告が邪魔なのでspeakderdeckにも上げました https://speakerdeck.com/brtriver/ying-ye-yun-yong-wozhi-eru-qi-fu-keru-guan-li-hua-mian 動画: https://youtu.be/CqMILKp3Ens?t=3h53m39s PHPカンファレンス2015での講演資料。 データを管理するだけが管理画面じゃない。サービスの質を向上させていくことができる最強の管理画面を開発運用していて意識していることを4つの工夫を軸にまとめています joind.in: https://joind.in/15322Read less
Kuduリリース！
オープンソースの新しいストレージエンジン、Kudu ついに本日アナウンスされた Kudu (クドゥ）、次世代ハードウェアにも対応するオープンソースのストレージエンジンです。まだベータ版ですが、3年もの開発期間を経てついに公開されました！ Super excited to finally talk about what I've been working on the last 3 years: Kudu! http://t.co/1W4sqFBcyH http://t.co/1mZCwgdOO5 — Todd Lipcon (@tlipcon) September 28, 2015 数日前にリークされた記事に「KuduはHDFSやHBaseを置き換えるものだ」と書かれていましたが、それは間違いです。詳細はFAQなどにも書かれていますが、HDFSとHBaseを補う新しいストレージエンジンです
Lambda+: Cassandra and Spark for Scalable Architecture
UPDATE: For some background on Spark Streaming and Cassandra please consult some of my previous blog post on the subject. Many of you have heard of and a few of you may have used the Lambda Architecture. If you’ve not heard of it the name doesn’t communicate a lot. In short the Lambda Architecture has 3 primary components with a 2 pronged approach to analytics: Speed Layer: Records are analyzed as
GoogleAnalyticsのCookieは、なぜサードパーティCookieではなく、ファーストパーティCookieなのか？
トップ コラムGoogleAnalyticsのCookieは、なぜサードパーティCookieではなく、ファーストパーティCookieなのか？ ブログをご覧頂いている皆さん、こんにちはニコライです。Nexalではテクニカルエンジニアとして勤めています。技術的な観点から、皆さんの業務にお役立て頂けそうな情報を更新して参ります。今後とも宜しくお願いします。 初投稿のお題は、GoogleAnalyticsのCookieについてです。 公式ヘルプによると、GoogleAnalyticsではアクセス解析の仕組みとしてCookieを利用しており、且つそれはファーストパーティCookieであると謳われています。ただ、これには合点がいかない方も多くおられるようです。「Googleのサーバと通信しているのだから、サードパティではないのか？なぜファーストパーティ？」という疑念があるからです。以下が公式ヘルプの一
Google Analyticsの意外と知られていない便利な裏技5選 | Moz - SEOとインバウンドマーケティングの実践情報
この間、Google AnalyticsとGoogle Website Optimizerのトレーニングセミナー「Seminar for Success」にSEOmoz社員数人で参加してきた。参加者は全員、Google Analyticsについてそれなりに理解してはいるが、さらに上級者向けの情報を入手して、Google Analyticsの可能性について理解を深めたいと切に願っていた。加えて、何かのトレーニングを受けることは、たとえ自分がよく知っているつもりのものでさえ、必ず役立つものだ！ セミナー初日は、Google Analyticsの紹介とユーザートレーニングが行われたが、私がまったく想像もしてなかった使い方のコツや戦術がたくさんあるということにすぐ気付かされた。そのうちいくつかについては、Google Analyticsにそんなものがあるということさえ知らなかったので、愚か者になっ
他サイトへの送客効果を自動で定点観測する方法 :: 実践CMS*IA
よくあるビジネスケース： リンクやバナーの送客効果を把握し、広告/依頼主へ定期報告する必要がある クロスセルとアップセル目的で掲載した関連リンクを定期的に効果測定し、掲載場所や文言、デザインを改善したい 他のメディアサイトへ寄稿した記事を紹介することで、その記事へのアクセスを増やしたい エントリーの関連リンクで離脱した新規訪問者はその後再訪問してくれているのか把握した上で、外部リンクの本数や掲載位置を見直したい 課題： リダイレクトさせてカウントする方法では、結果（合計クリック数）しか分からない どのページでクリックされたのか？ リファラや回遊と離脱の関係は？ 新規/再訪問や訪問回数のセグメント毎に違いはないか？ 外部リンクのタグを個別に書き換える方式では、工数が増えてミスや漏れが発生してしまうので確実に運用できない 大量のURLがレポートに表示されてしまい、全体の状況や傾向を把握しにくい
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