近刊情報 『誰のためのデザイン？ 増補改訂版』 - 新曜社通信
『誰のためのデザイン？ 増補・改訂版』 ── 認知科学者のデザイン原論 D・Ａ・ノーマン 著 岡本 明・安村通晃・伊賀聡一郎・野島久雄 訳 四六判上製512頁・本体３３００円＋税 ISBN 978-4-7885-1434-8 C1011 分野＝認知心理学・ヒューマンインターフェースデザイン 「人間中心のデザイン」、「デザイン思考」、「ビジネスの実世界におけるデザインの問題について」を新しく増補いたしました。 ４月１７日見本、２３日配本。２７日発売の予定です。 なぜ増補・改訂版？ 最初の版から２５年の間に、 たくさんのことを学んだからである。 テクノロジーも大きく変化した。 最良の製品が常に成功するわけではない。 どんな新しいテクノロジーが出現するかを予測できる人もいない。 だが確実に予測できるのは、本書に述べるデザインの原則は 変わらずに残るということである。（本書まえがきより）
「やればやるほどよくわからない」フリマアプリ米国進出時の苦労、今後の展開をメルカリ・BASEが語る。 | アプリマーケティング研究所
メタップスさん主催の「スマホ✕EC勉強会」にて開催された『フリマアプリ”メルカリ”と無料ネットショップ作成サービス”BASE”のトークセッション』をお届けします。 メルカリとBASEの競合はどこなのか？ （トークセッション）メルカリ山田進太郎さん、BASE鶴岡裕太さん （モデレーター）メタップス佐藤航陽さん 現状の競合はどういうところでしょうか？例えばメルカリとフリルは競合に見えますが、実はユーザー層の住み分けができているのか。 山田（メルカリ）： 「フリマ」と見るか「CtoC」と見るかはありますが、フリマという意味ではフリルさんは一応競合関係かなと思います。ただ、女性に特化しているので、そこまで強くは意識していないです。 マーケットプレイス型のサービスという意味では、ヤフオクやLINE MALLなども競合にあたるかもしれませんが、彼らはB to Cの要素も強いので、直接的な競合とは見て
[獅子丸]音楽とか漫画とかアニメとか、そういうコンテンツで食える時代は終わったんだって、目ぇ覚ませよ
ミサワ「aikoの「花火」は大して凄くないわー。それ、ビートルズで聴いたわー。幼少時代にビートルズで聴いたわー」私がプロのミュージシャンをやめる日もう一つは、王道感のウソという話。音楽産業で信じられてる"怪しい伝説"にこんなものがあるらしい。「1度ヒットした曲の構造を徹底的に分析して要素を抽出して、違うパターンでその条件をもういちど再現すればそれはヒット曲になる。」王道感というのが何を指しているのかによるが、コード進行のようなものを指しているのであれば、それはあながち嘘ではないと思うよ。 そう言えば、aiko の「花火」の構造が凄い！なんて記事を思い出したけど、元ネタのブログにしても、aikoを褒めすぎな気がする。 ブルースのオチに、C C Bb Bb A A Ab Ab G A B C (コードではなくて音で) C7th (コードでジャーン！)みたいなのがあるけど、これって何なの？普通の
「施策を打ったらKPIが上がった！」だけで満足するのは危険 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ソーシャル（特にソシャゲ）界隈の業界では未だによく聞こえてくる話が、 「毎日毎週施策を打つたびにしっかりKPIが上がってるのは見えてるのに、半年後とかの数字見るとなーんか芳しくないんだよね。何でだろう？」 という不思議な愚痴。このブログを初期の頃から読んでいる人なら知っての通り、それを聞くなり「平均への回帰」とか「見せかけの回帰」とかにやられてるよなー、と僕なんかは思うわけですが。最近またそういう話を業界内で見聞きする機会が増えてきたので、改めてまとめてみます。 何でこうなってしまうのか？ ここでは一つありがちなパターンを見てみましょう。例えばDAUか何かのKPIを想像してみます。施策をA, B, Cと3種類ぐらい持っていて、コストや工数を考えながら投入していく感じです。 施策A1、施策A2を打てばそれなりにDAUが上がって、ここで有効期間の長い施策B1を打ってみたら右肩上がりに上がった！
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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