Web解析Hacks
オンラインビジネスを成功に導くには、「誰が、いつ、どこに、なぜ」サイトに来たのかを管理者が理解できるようにWebサイトを構築し、計測・解析ソフトウェアを取り入れることが重要です。 本書は、サイト訪問者が残していく情報、データの意味、データの使い方などを明らかにする計測・解析ツールを十分に使いこなすためのガイドブックです。Web解析の基礎、実装とセットアップなど入門的なHackから、オンラインマーケティングやWebサイトユーザビリティの計測、オンラインショップの分析、Web計測アプリの自作まで、Web解析全般を100のHackで解説します。企業サイト、ポータルサイなどすべてのサイトオーナー、またWebディレクター、インターネット広告関係者必携の一冊です。 序文 クレジット はじめに 1章 Web計測の基礎 1. Web計測を語る 2. Web計測のベストプラクティス 3. 適切なベンダを選ぶ
Twitterのツイート分析ツール、一般ユーザーも利用可能に
米Twitterは8月27日（現地時間）、これまで広告主とTwitterカード利用者にのみ提供してきたツイート分析ツール「Twitterアナリティクス」を一般ユーザーにも公開した。同社のソフトウェアエンジニア、イアン・チャン氏が8月27日（現地時間）、ツイートで発表した。 日本を含む数か国のすべてのTwitterユーザーは、analytics.twitter.comにログインすることでアナリティクスを利用できる。 アナリティクスには、「ツイート」「フォロワー」「Twitterカード」の3つのタブがあり、ツイートタブでは自分のツイートのインプレッション（他のユーザーのタイムラインや検索結果にツイートが表示された回数）やリツイート数などをダッシュボード上でリアルタイムで確認できる。フォロワータブではフォロワー数、フォロワーの興味分野などが、Twitterカードタブではユーザーの反応やカードのタ
Rで計量時系列分析：はじめに覚えておきたいこと - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
機械学習は全然専門ではない僕が知ったかぶりをするのも何なので*1、もっともっと以前からそこそこやっている*2計量時系列分析の話でもしてお茶を濁してみることにします（笑）。 もうしつこ過ぎて自分でも嫌になってきたんですが（笑）、このシリーズでベースにするテキストは以下の2冊。沖本テキストとHamiltonテキストです*3。他にも良いテキストはあるんじゃないかと思いますが、ここではこの2冊をベースにしていきます。なお、ほとんど沖本テキストからの抜粋なのでお持ちの方はそちらを読んでもらった方が圧倒的に早いです、悪しからず。 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー) 作者: 沖本竜義出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2010/02/01メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 101回この商品を含むブログ (6件) を見る Time Series Analysis 作者
「平均のひとつ覚え」から卒業 〜社会人なら知らなきゃ恥ずかしい統計の基礎知識 | Web担当者Forum
1日あたりの訪問者数を単純に平均すると次のようになる。 単純な平均訪問者数：4699人 しかし、このサイトは週末のアクセス数は平日の数分の1しかないため、平日と週末を分けて考えてみるのもいいだろう。そこで、平日と週末でそれぞれ平均を出すと、次のようになる。 平日の平均訪問者数：6223人 週末の平均訪問者数：888人 これで、平日は6223人より少なければ「アクセスが少なかった」、週末は888人より多ければ「アクセスが多かった」と判断していいのだろうか。 週末の平均はたしかに代表的な数値となっているが、どうも平日の平均がおかしい。グラフを見ても、ほとんどの平日は5000人以下と、平均よりも1000人以上少ないアクセス数になっている。 よく見ると9月14日のアクセス数が非常に多い。この日は、あるページがヤフーニュースで紹介されたために、非常に多くの人がサイトを訪れていたのだ。ヤフー以外にも人
主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
Rを使えるようになるための10のこと - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
Rは統計解析を行うことができる強力なツールです。計算上の信頼性はとても高く、世界中の分析者が日々分析用パッケージを公開しております。近年では行政機関で使われているという事例もちらほら聞きます。 ・姫路市役所での事例 これまでSASは使ってきたけどRは全く使ったことがない！JAVAとかC++とかガリガリ書けるけどRはよく分からない！という方々がすんなりRの世界に入れるよう、資料の探し場所や導入部分をまとめておきます。 ※まだ不完全ですが情報を入手し次第アップデートしていきます。 1. 資料を探す場所 CRAN R本体、パッケージ、PDF資料などの置き場 Task Viewに分野ごとのまとめ Searchでパッケージや資料の検索 CRANの読み方は「しーらん」派と「くらん」派でわかれる（どっちでもいいw） Rjpwiki 日本語で書かれている、これまでのRに関する資料の集大成 データの加工技、
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
1
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
