あけましておめでとうございます。@doryokujinです。今回は技術的な内容ではなく、フロントの解析者・アナリストとして僕が大事にしていること・日々感じていることを書きたいと思います。 このエントリーのきっかけは、最近多くの方から以前の10月に書いたエントリー「解析者の立ち位置」について僕が思うこと。に対して多くの共感のコメントを頂いた事です。この事で僕は今年も解析者として変わらぬ信念を持って、今いっそうの努力を続けていけばよいのだ、やるしかないという決意をもつことができました。コメントを寄せて頂いた皆さん、どうもありがとうございました。 解析者として僕が大事にしていること ここ数年においては、データが大量に蓄積されてきており、それを解析・マイニングするデータ解析者の重要性が理解されるようになってきているように感じています。それは解析者にとって非常に喜ばしいことでもあると同時に、大きなプ
Making HEAD/PUT/DELETE requests with urllib2? 上の ML アーカイブにあるように、urllib2.Request クラスのサブクラスを作り、get_method() メソッドをオーバーライドすれば任意の HTTP メソッドを設定できる。 import urllib2 def create_request(self, uri, http_method): class MethodCustomRequest(urllib2.Request): def get_method(self): return http_method return MethodCustomRequest(uri) put_req = create_request('http://www.example.com', 'PUT') こんなやり方で、mixi Graph API の
前回の記事、「アクセス解析やTwitter分析など、3年間でレビューした100個のツールをまとめた『ウェブ分析ツール大全』を公開!」はおかげさまで大勢の方にダウンロードいただき、現時点(2011/01/29 00:49)で6,300ダウンロードを超えました。 ●Bitlyより、PDFとDOCX形式のそれぞれのダウンロード数 前回の記事を公開してから、62時間分まで、4つの指標を分析してみました。今回分析したのは、以下の指標です。 資料のダウンロード数 記事のPV数 Twitterでの言及数 はてなブックマーク数 これら4つの指標が同じように増えるのかを確認してみました。 実数でのグラフ 分かりづらいグラフで申し訳ないです。 左のY軸は、PV(青)とDL数(紫)に対応し、右のY軸は、ブックマーク数(赤)とTwitter言及数(緑)に対応しています。大体1時間に1回数字を記録していますが、夜間
ブログや連載などを中心に、様々な分析ツールをレビューしてきました。記事がいろいろな所に散在していたので、まとめてひとつのドキュメントにしたら役に立つのではと思い、作成し公開する事にしました。 名付けて「ウェブ分析ツール大全」。10万文字・380ページの大ボリュームです。以下からダウンロードが出来ます。 ウェブ分析ツール大全.pdf(17MB) 通常はこちらのファイルをご利用ください ウェブ分析ツール大全.docx(31MB) 引用などの利用したい方向け。レイアウトが崩れる場合があります 利用上の注意などは以下をご覧ください。 本ドキュメントの目的 ウェブ分析ツールに関する情報を網羅的にまとめ、導入の検討あるいは比較材料として活用出来るドキュメントとする。 レビュー記事に関して 各ツールの執筆時点(各項目の頭に掲載)での情報になります。現時点での内容を保証する物ではありません。ドキュメントは
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