ゲームの個人開発者が細かいこと気にせず広告出してみた結果→大赤字になった実録漫画がためになる
広告を打てば俺のゲームだってヒットするのでは？ と思い立って実行した個人ゲーム開発者が、その失敗談を漫画化。「分かりやすくてためになる」と好評を博しています。 広告を打てば集客は見込める……ただし利益が出るかどうかは別問題 作者は2019年にスマホゲームアプリ「バッティングヒーロー」をリリースした、Maroru Games（@MaroruGames）の中の人。より多くの集客を求めて、Google広告での宣伝を決めました。 かかる費用は1日につき最低でも1万円。しかも最初の1～2週間はAIの学習に食われるため、効果を望むには1カ月はかかると先方は言います。つまり最低でも30万円の出費。 それでも大枚をはたく分のリターンはあるはずだと、作者は出稿を決めます。しかしその時点で既に、大きなミスをしていたと振り返ります。バッティングヒーローの売上しか見ず、マーケティング上で重要な数値を全く把握してい
Appleの移動データを加工したらわかった東京の厳しい現実 - Qiita
こんにちは、Exploratoryの白戸です。 Appleは新型コロナウイルスの対策支援として、Appleマップでの経路検索をもとにした移動傾向のデータを公開しています。ところが、残念ながらこのデータはそのままでは簡単に可視化できるようなフォーマットになっておらず、ちょっとした加工を行う必要があります。 しかし逆に、加工の仕方さえわかってしまえばそれぞれの都市や地域の移動データを可視化することで、恐怖を煽るばかりのマスコミからは見えてこない現状を理解することができるようになります。 今回はこのAppleの移動傾向データを簡単に可視化できるようにするための基本的な加工方法を、みなさんと共有させていただければと思います。 データはこちらからダウンロードすることができます。 以下は「モダンでシンプルなUIを使ってデータサイエンスができる」Exploratoryを使って、「日本で最も自粛している都
フロントエンドを100倍速くした（ ＾ω＾） - Qiita
おはようございます、なのくろです。年の瀬ですね。 この記事は ABEJA Advent Calendar 2020 の最終日です。 追記：おかげさまで Qiita LGTM賞 を受賞いたしました、ありがとうございます！ 私は2020年01月にABEJAへ入社しました。チームではフロントエンド開発全般を任されています。 参入してちょうど１年が経過しましたので、今年取り組んだことをまとめました。 「フロントエンドを100倍速く」というタイトルは誇張気味なのですが、難しいことはせず、基本的なパフォーマンス改善を素直に実践したという話を書きます。 本稿では事例とやったことを紹介するのみですが、何かしらの知見や改善のきっかけに役立てば幸いです。 サービスについて 話をする前に、どんなサービスを開発しているかについて少しだけ触れます。 ABEJA社では「Insight for Retail」という、小
データが必要なサービスを、無理やり作る方法を紹介します(例：マンガ検索「MNM」)｜けんすう
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索 MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
ドメインオブジェクトの責務について - Qiita
設計するとき、「このオブジェクトの責務は何だろうか？」とか「この責務に名前をつけるなら何か？」とか、責務について考えることがよくあります。そもそもその責務とは何か、という根源的な疑問について再確認すると共に、ドメイン駆動設計の観点からドメインオブジェクトの責務についても考えてみたいと思います。 責務とは 困ったときの古典引用。もう絶版になった、オブジェクトデザインという、書籍を紐解いてみましょう。DDDからの引用が多い書籍で、DDDの設計スタイルは、この書籍で紹介する「責務駆動設計(responsibillity-driven design)」の原則に従うことが大きいとされています。 この書籍によると、「責務」には以下が含まれるそうです。 「4.1 責務とは何か」 オブジェクトが行う動作 オブジェクトが持つ知識 オブジェクトが他に影響を与える主要な判断 これらの言葉を身近な言葉で置き換える
Google Homeと暮らした1年間のログを分析してみた
ログを見るかぎり2017/10/12にGoogle Homeを購入してから1年がたちました。 そして2017/10/14にQiitaに初投稿してから本日で丸1年になります。 なのでこの1年間のGoogle Homeへの発話ログを抽出し分析してみました。 これはまだ国内ではあまりない情報ではないかと思います。 先に結論をまとめちゃうと、 ITリテラシーおばあちゃん級でも結構使ってくれる Google Homeは3回に1回はよくわかってない 一日あたり平均37.4回Google Homeに話しかけてる 1/3は家電操作でこれがメイン 標準機能もわりと使える 天気、タイマー、アラーム スマートなスピーカーなだけあって音楽用途に強い 常時稼働してるスピーカーってだけで強い Spotifyで新たなアーティスト発掘嬉しい 利用環境 まずは前提情報として利用環境について説明していきます。 ログの分析結果
【スケベ】女性用アダルト動画のデータを分析して、女性から評価が高いアダルト動画をデータ分析してみた
こんにちは、スケベサイエンティストのDai (@never_be_a_pm)です。 世の中の男性、アダルトビデオから間違った性の知識を得がち問題 さて、よく女性からこんな意見を聞きます。 「世の男性はアダルド動画を見すぎている。そこで変な知識をつけてしまって、気持ち良いSEXをすることができない」 確かに、世の男性は女性が喜ぶ正しいSEXをよく理解しておりません。特に経験が足りない童貞にとっては、学びたくても学ぶことが経験から学べないという、深刻な問題を抱えています。その結果、日本では年間６万人以上の童貞が、いきなり局部に手を突っ込んでいると報告されています。 これは非常に社会的な問題なのではないかと思います。そして、もし女性が喜ぶSEXを男性が知ることができたら、童貞もSEXできるし、女性も喜んで童貞とSEXできます。 女性が喜ぶSEXとは何か分かれば、童貞にもチャンスがあるのではないか
【Day-14】株価や仮想通貨で使える、5つのテクニカル分析を解説&Pythonで実装してみた - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 14日目。 時系列データでまず思いつくのは、株価のチャートですよね。 また、最近はやっている仮想通貨。私も最近coincheckに入金しました。 ビットコイン取引所 "coincheck" やっぱ、実際にお金が絡むとちゃんと勉強しようって言う気になる！笑 せっかくチャートを見るわけだし、その見方について勉強しておこうと思いました。 そしてせっかくなので、自分で実装してどういう仕組みなのかまで知っておこうと思いました。 理系だからね、分からないものを使うのは嫌だからね。 というわけで、Python(主にPandasとMatplotlibを用いながら)でテクニカル指標についてやっていきます。扱うデータは三年分の日経平均株価。 指標について知りたい人も、自分で実装してみたいという人もどうぞ。 テクニカル分析とファンダメンタル分析 実装において ローソク足
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門_予測モデルを作ってみよう
The document summarizes a presentation on machine learning methods for graph data and recent trends. It introduces graph data and common graph neural network (GNN) approaches, including Recurrent GNNs, Convolutional GNNs, Graph Autoencoders, Graph Adversarial Methods, and Spatial-Temporal GNNs. It then discusses the GNNExplainer method for explaining GNN predictions and concludes with an overview
ニッポンの数字｜統計、企業決算、月次情報を毎日更新
運営者プロフィール 味気ない統計の数字を身近な情報に変換しようと苦心しています。千葉ロッテマリーンズが大好き。 Twitter：@nippon_num 運営サイト：ニッポンの数字
WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
2020/02/01 追記 [コード付き]誰も知らない関連銘柄を、機械学習を使って素早く見つける こちらに最新の結果を載せました！ 気づいたんですけど、私みたいな貧乏人はショッピングモールでおしゃれなゴミをせっせと買い漁るんですが、お金持ちの人って株を買うらしいんですよね。 考えてみれば貧乏人が欲しがるものって、百均のちょっとしたものから家や車やバイクやゲーム機など、買ったらお金が減るものばかりなんです。 それに比べて、お金持ちが買うものって、株や投資用の土地や、リスクこそあるものの貧乏人が欲しがらないわりに買ったらお金が増える可能性のあるものばかりなんですよねー。 これは悔しい！休日になるたびにせっせとショッピングモールにお金を運んでゴミを買い漁ってる自分を見てお金持ちはきっと笑っているに違いない！いやお金持ちには自分のような人間は視界にすら入らないのか、これはさっそく株を買わないと！と
契約による設計の紹介 - Hatena Developer Blog
こんにちは、チーフエンジニアの id:hakobe932 です。 はてなでは毎週、社内技術勉強会を開催しています。先週の勉強会では現在開催中のはてなインターン2016の参加者のみなさんもインターン生も参加して、いっしょに技術交流を行いました。 このエントリでは、そこで発表した、契約による設計の紹介をしたスライドを公開します。 契約による設計はBertrand Meyer氏によるオブジェクト指向入門*1という書籍で紹介されている考え方です。 オブジェクト指向入門 第2版 原則・コンセプト (IT Architect’Archive クラシックモダン・コンピューティング) 作者: バートランド・メイヤー,酒匂寛出版社/メーカー: 翔泳社発売日: 2007/01/10メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 11人 クリック: 307回この商品を含むブログ (130件) を見る 契約による設計で
「統計学と機械学習の違い」はどう論じたら良いのか - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
何かこんなメディア記事が出ていたようです。 これを読んで色々な人がツッコミを入れまくっている模様ですが、この記事の不思議なところは「完全に間違った説明というわけでもないのに何故か（両分野に詳しい）誰が読んでも猛烈な違和感を覚える」ところなんじゃないかなぁと。 正直、これはライター・インタビュアー・コメンテーター・編集者の誰のせいなのかは全く分からないんですが、ツッコミ入れられまくっている内容について色々あげつらってもあまり建設的でないので、ここでは記事中で本題として取り上げられている「統計学と機械学習の違い」についてちょっとコメントしてみようと思います。 あ、もちろん僕がこれから書くコメントも別に正しいとは全く限らないので、おかしいところや間違ってるところがあったらバンバン突っ込んでいただければ幸いです*1。そしてガチ勢向けのコメントでもないので何卒悪しからず。 統計学はデータを「説明」す
Optimizelyを使ってクビになりかけたワケ ~統計学が苦手なマーケターへの薦め~ | POSTD
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
過去のデータからビッグデータ分析で株価を予測する - Qiita
今日は 15 年ぶりに日経平均が 19,000 円台を一時回復し、 6 月末までには 2 万円に達するのではとの声も出ていますが、そんな中ビッグデータ (笑) 分析で株式の分析をする話です。 効率的市場仮説 金融の世界には効率的市場仮説というものがあり、どのような情報を利用しても他人よりも高いパフォーマンスを継続してあげることは不可能であるという説があります。これほど誤解されたりあるいは都合良く解釈されたものはないと筆者は考えます。 この辺は効率的市場仮説のパラドックスあたりを読んでいただくと良いでしょう。 普通に考えて、たとえばなぜ証券業界のディーラーやファンドマネージャーが現役で職を保っていられるのか、みんながみんなバフェットの真似をしてみんながお金持ちにならないのはなぜか、などなど考えていけばわかりそうなものです。 賛否両論はこのあたりを読んでいただくとして (ちなみに筆者はアンドリ
巨大なバッチを分割して構成する 〜SQLバッチフレームワークBricolage〜 - クックパッド開発者ブログ
トレンド調査ラボの青木峰郎（id:mineroaoki）です。 好きなRubyのメソッドは10年前からString#slice(re, nth)ですが、 最近はRubyよりCoffeeScriptとSQLのほうが書く量が多くて悩んでいます。 今日はわたしが開発している「たべみる」の背後で働いている 巨大バッチの構成について話したいと思います。 たべみるのバッチは約3000行のSQLで構成されており、 処理時間が1日で4時間程度かかる、そこそこの規模のプログラムです。 このバッチ処理プログラムをBricolage（ブリコラージュ）というフレームワークで構造化する手法について説明します。 「たべみる」とは まず最初に、「たべみる」がどういうものなのかごく簡単にお話ししておきましょう。 「たべみる」は企業のみに提供しているB2Bの分析サービスで、 クックパッドのレシピ検索の分析をすることができま
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