開発者がビッグデータ分析にPythonを使う時によくやる間違い | POSTD
システムの構築、新しい技術の習得、PythonやDevOpsなどに情熱を注ぐソフトウェア開発者です。現在はチューリッヒを拠点とするビッグデータのスタートアップで働いており、データ分析およびデータ管理ソリューションのためのPythonの技術を磨いています。 1 はじめに Python は開発時間を短縮できるという点で一般的に評価の高い言語です。しかし、Pythonを使って効率よくデータ分析をするには、思わぬ落とし穴があります。動的かつオープンソースのシステムであるという特徴は、初めは開発を容易にしてくれますが、大規模システムの破綻の原因になり得ます。ライブラリが複雑で実行時間が遅く、データの完全性を考慮した設計になっていないので、開発時間の短縮どころか、すぐに時間を使い果たしてしまう可能性があるのです。 この記事ではPythonやビッグデータで作業をする時に、最も時間を無駄にしがちな事柄につ
何を書くかは身体に尋ねる－言葉にならないところから理論を立ち上げるThinking At the Edgeという方法
今回取り上げるThinking At the Edge※（以下、ＴＡＥと表記する）は、言葉にならないもやもやした感じを言葉にする方法であり、そこからさらに、雑多だが豊かな非定型データ・資料と取っ組み合い、理論（仮説）を立ち上げるまで進むことができる方法論である。 ※直訳すれば「辺縁で考える」となるが、ドイツ語では「Wo Noch Worte Fehlen」（「未だ言葉に成らざる所」）と名づけられている。 このＴＡＥは、フォーカシング(focusing）で知られる臨床心理学者であり哲学者でもあるジェンドリンが、シカゴ大学での理論構築の授業で用いていた方法を、2004年にジェンドリンとメアリー・ヘンドリクスが14のステップにまとめたものである※。 ※Gendlin, E. T. & Hendricks, M. N. (2004) Thinking At the Edge (TAE) steps
PDCAサイクルを回すために使えそうなTipsとかの話と愚痴 - インターネットの備忘録
最近仕事がうまくいかなくて愚痴っぽくなってるはせおやさいですこんにちは。 愚痴っぽくなるのイヤですよね。でも自分の思い通りに相手が動くなんて傲慢もいいとこなので粛々と進めて行きたい。 目下の悩みは「PDCAサイクルが回せない人に、どうやってやり方を覚えてもらうか」です。 PDCAサイクルって何や PDCAサイクルっていうのは超既出だとは思うのですが一応 P 「Plan」 D 「Do」 C 「Check」 A 「Action」 の略で、「P」で計画を立て→「D」で行動・作業し→「C」でその結果を振り返り→「A」で振り返った内容を元に改善する→そして「P」に戻る…という、効果測定のテクニックというか、決めたことの精度を上げるためにやる確認の方法です。 よく見られる課題 「P」と「D」まではある程度できても、「C」が甘かったり「A」のステップをすっ飛ばして「やりっぱなし」になってたりすることって
バカ売れサイトがやっているお客様の購買心理に基づくサイト分析法
ユーザーに届ける価値を徹底的に追求する マーケティングを提供します © Copyright 2022 バズ部. All rights reserved. サイトやブログを運営して結果を出し続けるためには、ユーザー目線に立って深く分析して、ロジカルに解決策を導き出し、繰り返しテストすることが重要だ。 そして、テクノロジーの移り変わりの速いこの業界では、「分析→解決策の提示→実行→計測」のサイクルを高速で回す必要がある。 しかし、あなたは、このサイクルを高速で回す具体的な方法が分からずに困っているのではないだろうか？ 本日お伝えする「お客様の購買心理に基づくサイト分析モデル」を実践してみて欲しい。 そうすると、現状の問題点や、有効な解決策がどんどん湧いて来て、あなたのサイトの売上がグングンと伸びて行くことをお約束する。 また、私たちバズ部は12年で400社以上のメディア支援を行い、 立ち上げか
サイトに設置した「いいね!」の押され具合をデータで解析する方法 | 初代編集長ブログ―安田英久
今日は、ソーシャルメディア解析の話題を。自分のサイトに設置したFacebookの「いいね!」ボタンの使われ具合を分析する方法です。Facebookインサイトを使う方法と、APIでデータを取得する方法の2種類を紹介しましょう。 最近、Facebookの「いいね!」ボタンを見かけることも増えました。Web担でも2010年9月から「いいね!」ボタンを設定していて、先日の「TwitterやFacebookで共有されたリンクが検索順位に直接影響する――グーグルとBingが明言」の記事では何と840いいねを記録しました。 さて、この「いいね!」ボタンの押され具合を分析するにはどうすればいいのでしょうか？ 各ページを表示してボタンの横に表示される数字を目視で確認していくのもいいのですが、もう少しデータとして分析したいですよね。 それには、「Facebookインサイトを使う方法」と「APIを使う方法」の2
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