Google AnalyticsでABテストをやってみる ｜ Tips Note by TAM
GoogleAnalyticsでは、ページを最適化するためのABテストの機能が備わっています。 ※GoogleAnalyticsでは「ウェブテスト」と呼びます。 ウェブテストでは、複数の異なるパターンを検証する事によって ユーザーに、より効果的なキャッチコピーやボタン、サイト内の導線を検証する事ができます。 今回はその「ウェブテスト」をご紹介していきたいと思います。 1.検証用のページを作成する オリジナルページから検証したい場所を1箇所変更したテストページを作成します。 ※テストする際は、複数箇所を変更してしまうと効果が見えにくくなってしまう為、 変更箇所は1箇所にする事をおすすめします。 （ウェブテストでのパターンは9つまで設定できます。） 今回は、下記のようにボタンの色を変えたものを作成しました。 2.検証用のページを正規化する テストページがクローラーにインデックスされないように、
人間にはわかるのに、なぜ機械にはそれがわからないのか。A.I.とスクレイピング - かれ4
この投稿は クローラー／スクレイピング Advent Calendar 2014の12月23日用です。 はじめに人間って凄い。 まずはこの画像を御覧ください。 図1 各国のECサイトの画像 Eコマースのサイトで、商品の詳細のページを見るだけですぐに商品名、価格を判断出来ましたよね？ それが英語のサイトでも中国語のサイトでも、韓国語のページでも分かりましたよね？ 凄いですね。 人間のスクレイピング能力人間は恐ろしいほどのスクレイピング能力を持っている事が分かりました。 ソースも見ない、タグも見ないで、なんとなく雰囲気だけでスクレイピングしています。 もしこの能力をコンピュータに移植できたら凄いことですね。 もし、先ほどの画像を身の回りのインターネットに一番疎い人に見せてみて下さい。 きちんとスクレイピング出来たでしょうか？ おそらく出来なかった事が多いのではないかと思います。 こんな事させて
Facebook の Graph API 視点から自分新聞が何をやっているのか調べてみた - しばやん雑記
もう年末なので、まあどこからともなく Facebook 使ってると自分新聞の記事が流れてきます。個人的に面白いのでやってるんですが、まあ毎年こういう記事が上がってきます。 2014年、今年もやってきた自分新聞を使っちゃった方へ | ノマサラ日記（ノマド的サラリーマンの日記） 結局、この記事は「個人情報を抜かれる！友達の情報も抜かれる！危険！！」としか書いてないので、正直なところ中身は無いに等しいです。危機感煽ってアフィリエイトに誘導しているように見えますし。 確かにアプリの情報を確認すると友達リストにアクセスをしていることは確認できます。 必要だからアクセスしているのか、単に情報を収集したいからアクセスしているのかは区別がつきません。これだとちょっと心配に思うかもしれませんね。 Facebook の Graph API について多少の知識があるので、その視点から自分新聞の挙動を調べてみまし
パターン形成と分岐理論 - 共立出版
安定性解析と分岐理論のself-containedな実用的入門書 本書は、常微分方程式の平衡点および周期解の安定性と分岐に関する基本的な内容を平易にまとめた後、生物の形態（パターン）形成理論の出発点となったチューリング理論の入門的な解説を行ったものである。数学を専攻していなくても読めるように、本文中で必要とされる予備知識は微分積分と線形代数の範囲にとどまるよう配慮し、それを超えると思われる事項は付録で手短に説明している。 第1章 現象と微分方程式 1.1 はじめに 1.2 生物個体群のダイナミクス 1.3 単振り子 1.4 化学反応に現れる振動 第2章 安定性 2.1 流れとベクトル場 2.2 平衡点の安定性 2.3 中心多様体 2.4 座標変換 2.5 周期解の安定性 2.6 保存系と勾配系 2.7 平衡点の大域安定性とリアプノフの方法 2.8 相平面解析 第3章 分岐 3.1 サドルノ
R で超簡単に並列処理を書けるパッケージ pforeach を作った - ほくそ笑む
※この記事は R Advent Calendar 2014 : ATND の 22 日目の記事です。 0. この記事の要約 R の foreach パッケージを改良して、デフォルトで並列計算するようにしたパッケージ pforeach を作りました。 pforeach - Easy to parallel processing in R これにより、R での並列計算を下記のようにシンプルに書くことができます。 library(pforeach) pforeach(i = 1:100)({ i ** 2 }) これは、従来の foreach で次のように書いたものと同じ動作をします。 library(foreach) library(doParallel) cl <- makeCluster(detectCores()) registerDoParallel(cl) foreach(i = 1
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