アナリティクスアソシエーション (a2i) ｜アナリティクスの協議会
セミナー オンライン オンラインセミナー「GA4でアプリ計測の基本 アクセス解析担当者向け」｜2024/10/10(木) GA4導入が進み、WebサイトをGA4で分析することに慣れてきた方が多いのではないでしょうか。 しかしアプリについては「まだ手を付けられてい …
地方のパチンコって本当に衰退してないのかねぇ - 情報の海の漂流者
こんな話があったので気になって調べてみた。 いま、首都圏では急速にパチンコ店が減っている。 東京のターミナル繁華街を歩いていても、パチンコ店はあまり見かけなくなっている。 神奈川県内も同様で、たとえば藤沢駅前にあった「ガイア」はドラッグストアに改装オープンしている。茅ヶ崎駅の北口にもパチンコがラーメン屋になった場所があるし、市内郊外の住宅地の幹線道路沿いでも、老舗パチンコがスーパーや洋服店になっている。 とある駅前では大学のキャンパスに生まれ変わったパチンコもある。 首都圏に限らず、関西などの他の大都市圏でも全般的にパチンコの衰退傾向があるようだ。 しかし、地方ではパチンコは減っていない。むしろ巨大店舗の出店が2000年代以降急速に拡大しまくっている。 地方の娯楽はパチンコによって密閉される - ボン兄タイムス パチンコホール組合である日本遊技事業協同組合連合会のページに全国遊技場店舗数
サッカーやバスケでは強い選手を集めすぎると逆に成績が悪くなるという調査結果 | スラド サイエンス
才能ある選手が多く所属すればするほどそのスポーツチームは強くなると思われるが、強い選手が多すぎて逆効果になることはないのだろうか。コロンビア大学と世界トップクラスのビジネススクールとして知られるINSEADの共同研究により、この疑問への答えが導き出されたとのこと（Huffington Post）。 研究ではまずバスケットボールを対象とし、2002年から2012年までの期間、すべてのNBAチームのレギュラーシーズンのデータをもとに、各選手が勝利にどれ程貢献できるかを導きだした。すると、才能ある強い選手が多ければ多いほどチームの成績が良くなるのだが、ある一定の人数を超えると成績が悪くなることが分かったとのこと。自分のエゴよりもチームを優先することで生まれるチームワークが損なわれてしまうからだという。これは、チームワークが重要とされるサッカーでも、FIFAのデータをもとに分析したところ、同じ結果
なぜ、統計学が最強の学問なのか？
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 統計学が最強の学問である 2013年1月に発売されるや、ビジネス・経済書としては異例のベストセラーとなり、統計学ブームの端緒となった『統計学が最強の学問である』。同書の発刊1周年と30万部突破を記念して行われた、著者の西内啓氏と二人の科学者［多摩大学情報社会学研究所所長・公文俊平氏、物理学者・楽天株式会社執行役員・北川拓也氏］との対談を公開する。 バックナンバー一覧 35万部を突破
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定
プログラマーのための確率プログラミングとベイズ推定¶PythonとPyMCの使い方¶ベイズ推定(Bayesian method)は，確率推論のためのもっとも適切なアプローチであるにもかかわらず，書籍を読むとページ数も数式も多いので，あまり積極的に読もうとする読者は少ないのが現状である．典型的なベイズ推定の教科書では，最初の3章を使って確率の理論を説明し，それからベイズ推論とは何かを説明する．残念ながら多くのベイズモデルは解析的に解くことが困難であるため，読者が目にするのは簡単で人工的な例題ばかりになってしまう．そのため，ベイス推論と聞いても「だから何？」と思ってしまうのである．実際，著者の私がそう思っていたのだから． 最近の機械学習のコンテストで良い成績を収めることができたので，私はこのトピックを復習しようと思い立った． 私は数学には強い方である．しかしそれでも，例題や説明を読んで頭の中で
2014年春版：ビジネスにおけるデータ分析のプロを目指すなら揃えておくべき12冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
さて、前回リストの記事から半年ぐらい経ちましたよーということで、それ以降に発刊された書籍などを吟味した上で更新したリストをお届けしたいと思います。といっても引き続き今回のリストにも入っているものが多いので変わり映えしないかもですが。。。 前回同様、統計学や機械学習にまつわる学術的な知識を得るだけにとどまらず、ビジネスにおけるデータ分析のプロとして知っておきたい知識を得るために必要な書籍もリストに入れてあります。 確率論まわりの基礎理論についての書籍は僕自身が勉強途中なので割愛しました*1。またコーディングまわりの本は一旦割愛してあります。というか僕はエンジニアとは言い難い身なので（泣）、コーディングまわりや詳細な実装プロセスなどは適宜必要な本を読んで下さいということで。。。 そして改めての断り書きですが、これは「ある程度既に統計学や機械学習などに馴染みがあってそれなりにPythonでコード
RIETI - 独立行政法人経済産業研究所 RIETI
RIETI（独立行政法人経済産業研究所）とは RIETI（独立行政法人経済産業研究所）は、2001年に設立された政策シンクタンクです。理論的・実証的な研究とともに政策現場とのシナジー効果を発揮して、エビデンスに基づく政策提言を行うことをミッションとしており、これまで20年以上にわたる活動を通じて内外から高い評価を得ています。 商店街集客イベントへの支援が商店街に与える影響の分析-『GoTo商店街』政策一時停止からのエビデンス 2024年10月18日 ［ノンテクニカルサマリー］ 荒木 祥太（研究員（政策エコノミスト））／田中 桃花（東京大学） 2024年の米国大統領選挙：課題と展望（配付資料・動画配信） 2024年10月17日 ［シンポジウム］ 経済安全保障と繁栄のためのアジアの課題（配付資料・動画配信） 2024年10月17日 ［シンポジウム］ 2024年米大統領選挙と国際秩序の将来（配付
スマートニュース、グノシー等の無料ニュース閲覧アプリでの情報収集者は1割に満たず【MMD研究所調べ】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
統計的機械学習入門 | 中川研究室
導入pdf 情報の変換過程のモデル化 ベイズ統計の意義 識別モデルと生成モデル 最尤推定、MAP推定 データの性質 情報理論の諸概念 (KL-divergenceなど) 距離あるいは類似度 数学のおさらいpdf 行列の微分 線形代数学の役立つ公式 多次元正規分布 条件付き正規分布 Bayes推論pdf Bayseによる確率分布推定の考え方 多項分布、ディリクレ分布 事前分布としてのディリクレ分布の意味<\li> 正規分布と事後分布 指数型分布族 自然共役事前分布の最尤推定 線形回帰および識別pdf 線形回帰のモデル 正則化項の導入 L2正則化 L1正則化 正則化項のBayes的解釈 線形識別 2乗誤差最小化の線形識別の問題点 生成モデルを利用した識別 学習データと予測性能pdf 過学習 損失関数と Bias,Variance, Noise K-Nearest Neighbor法への応用 b
機械学習や統計に関する情報収集 - Qiita
機械学習界隈の情報収集方法 http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769 いきなりですが上記の記事に機械学習に関する有力な情報源がまとまっています。まずはここを参考にするのが良いかと思います。ただ情報が多すぎですので、筆者は Wikicfp と arXiv.org あたりの論文、それにはてなブックマークをチェックしています。 また論文については機械学習の論文を探すにも良い情報がまとまっています。こちらも参考になります。 機械学習は日進月歩の世界ですので、最新の査読済み論文を追って概略だけでも理解する能力を身に付けると良いかと思います。 書籍としては次の 2 冊が聖書とも言える必読書で、本気で機械学習をやりたければ必ず参考になるかと思います。 パターン認識と機械学習 (上・下) http://www.amazon.co.jp/dp/4
統計屋による新社会人のための統計系入門書お薦め一覧 - あんちべ！
本稿では統計学・データマイニング・機械学習関連書籍について 内容が易しいこと。数学力（特に微積・線形代数）を求められないこと 入手しやすいこと。絶版や学会に入らないと入手不可などではない、値段が安いこと 実務に繋げやすいこと。 持ち運びしやすいこと。忙しい新社会人が通勤中や休み時間ポケットからさっと取り出し、継続して勉強出来ること を主眼に選定したお薦め書籍を紹介します。 （満たせない要望も多いですが） 主な対象者は、文系で数学や統計学をやってこなかった、 プログラミングもわからない（Excelで四則演算やマウス操作くらいは使える） けどいつかマーケティングやデータマイニングやってやるぜ！ って考えてる新卒の方です。 筆者自身は経済学科出身の文系で、あまり数学力に自信がないなりに Web企業でデータマイニングをしているという人間です。 ここで紹介している内容で 「統計学・機械学習・データマ
有効求人倍率の推移表
有効求人倍率の推移年有効求人倍率有効求人数有効求職者数就職件数1990 1.40 1,814,807 1,294,185 113,3321991 1.40 1,805,631 1,290,153 106,7091992 1.08 1,553,333 1,433,026 108,2841993 0.76 1,275,820 1,669,074 111,7471994 0.64 1,186,463 1,848,098 120,6281995 0.63 1,233,449 1,954,365 126,6841996 0.70 1,393,689 1,980,970 128,6801997 0.72 1,493,094 2,070,944 132,3061998 0.53 1,265,216 2,394,818 137,30019990.481,206,889 2,529,993 144,1772
結婚数－離婚数で世界各国の結婚持久値をランキングするとどうなるか？ということを図示した「世界の結婚事情」
By Ben C.K. (Benck's) 世界各国における1万人あたりの1年間の結婚数を「成就値」、結婚数から離婚数をマイナスした値を「持久値」としてランキングしたのが、旅行口コミサイトトリップアドバイザーの「世界の結婚事情」です。持久値が最も高い国はエジプトで、次いで中国、トルコと続き、日本の持久値は25カ国中12位で、愛のイメージがあるイタリア16位、フランスは22位とランキングは日本より低め。持久値の最下位はスペインで、34件中22件が離婚、結婚するカップルの半数以上が離婚という運命を辿るようです。 世界の結婚事情 トリップアドバイザーのインフォグラフィックスで世界の旅が見える http://tg.tripadvisor.jp/love/ 人口1万人に対して1年間に結婚するカップル数を「成就値」とし、結婚数－離婚数で求めた値を「持久値」としてランキングすると、以下のような感じになり
บาคาร่าออนไลน์ Baccarat99 เว็บตรง ทางเข้าสมัครสมาชิก ฟรี 300
ท้าทาย เพิ่มเติมประสบการณ์ รวมไปถึงลุ้นเงินรางวัลได้อย่างมีอิสระ บาคาร่า99 ทางเลือกที่จะเข้ามาเติมเต็มให้กับนักพนันทุกคนอย่างทั่วถึง สำหรับคนทั่วไปที่มีความสนใจตัวเกมพนันออนไลน์ อยากจะให้เริ่มต้นกับทาง บาคาร่า99th ที่มีการเน้นบริการเกมพนันยอดนิยมระดับโลกอย่าง Baccarat เกมพนันที่กลายมาเป็นอันดับที่ 1 สามารถครองใจนักพนันไปทั่วโลก เนื่องจากว่าขึ้นชื่อว่าเกมพนัน จะต้องง่ายและหลากหลาย สามารถตอบสนองทั้ง
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
統計の落とし穴と蜘蛛の糸｜実験医学online：羊土社 - 羊土社
§ 涙なしの統計学は可能か 講師のひとりとして私も参加したある統計研修の受講生が別の講師が担当した講義内容に関して次のような質問を投げました： 多くの確率分布があることはわかったのですが，いずれも数式で説明されていて，ほとんど理解できませんでした．グラフや図を用いてもっとイメージしやすい説明はできないのでしょうか？それぞれの確率分布は，実生活のこんな場面で使えますとか，こんなデータに当てはまりますというような身近な事例を用いて説明できませんか？ 読者のみなさんもご存知のように，いわゆる数理統計学の理論体系では，現実世界のデータの挙動をある数式で表現された確率密度関数をもつ確率分布によってモデル化します．たとえば，確率変数（変量）が連続的ならば正規分布，離散的ならば二項分布のような確率分布がこれまで数多く提示されてきました．そして，数理統計学に基づく統計分析の本道は，いかにすればこれらの確率
人類の累積人口は？ - シェイブテイル日記2
Les yeux clos: 今までに存在した世界人口累計 というブログで、世界人口の推定累積値、という誰でも一度は興味をもつであろう話題が提供されていました。 現人類が現れてからの総人口推定というのは非常に困難らしいのだが、研究者によって六百億から一兆二百億ほどとされている。 とのことで、ある人が雑誌に載せた「累計人口が100億人」というのは明らかに少なすぎらしく、国連人口推計が算出した結果、"How Many People Have Ever Lived on Earth?"に掲載された、妥当そうな推計、1000億人が紹介されていました。 過去の人口推移と、推定平均寿命は長期間にわたって数値が公表されています。(図表1,2) *1 図表１ 人類の人口推移 出所：英語版ウィキペディアWorld_population ここでは紀元前１万年までしか表されていないが、サイトには紀元前7万年ま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://cran.md.tsukuba.ac.jp/
ULTRAZONE
ビッグデータというか、根拠を元に主張をするという行動原理の話(山本 一郎) - 個人 - Yahoo!ニュース