広告運用でRTB優先配信を行う際に気をつけたい3つのこと - pixiv inside [archive]
初めまして、マーケティング部マネージャーとして広告事業を担当しているdrillです。 アドネットワークやSSP等の配信広告運用や広告売上の管理を主な業務としてやっています。 私からは「広告運用でRTB優先配信を行う際に気をつけたい3つのこと」をテーマにしてお届けします。 【1】 適切なフロア設定について 【2】 フィラーへの影響について 【3】 定期的な見直しについて と、その前にまず前提のRTB優先配信の説明から。 前提：「RTBの優先配信」とは？ RTB（Real-Time Bidding）とはユーザーのアクセスが発生するごとに各々の配信広告システム側で広告掲載の競争入札を行い、最も高い入札の案件を配信する方式のことです。高価値なユーザーのアクセスを高単価で買付けする仕組みのことですね。 このRTB配信に優先的に広告リクエストを飛ばし、あらかじめ設定しておいた最低価格（floor pr
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Macで格安に高音質なディジタル音声出力を行う
MacBookシリーズはノートPCとしては比較的良いスピーカーが付いているのですが、やはり本格的に音楽を楽しみたいとするとオーディオシステムと繋ぎたいという欲求が出てきます。 高音質でPCとオーディオシステムと繋ぎたいという場合、ディジタル接続が理想です。 Macでディジタル接続しようとすると、よく言われるのがUSBのオーディオインターフェイスを使う方法。 たしかに、USB接続すればPCのノイズをアナログ信号から離すことができるし、USBオーディオインターフェイスは一般的にMacBook内蔵のオーディオインターフェイスより良い部品が使われていて音質がアップします。 けれど、比較的新しいMacと、極端に古くないオーディオシステムを使っているならもっと手軽でもっと格安でもっと高音質にすることが出来ます。 それがTOSLINKを使う方法。 TOSLINKは光ファイバーを使ってディジタルで音声を転
3割の力で作って、新聞やテレビで紹介され、生活費くらいのお金が入るネタサイトの作り方【連載:村上福之】 - エンジニアtype | 転職type
DB設計のメモ。ネタサイトのレベルであれば、これくらいで問題がないと思う ネタサイトの作り方その2: コードをもりもり書く。なるべくPHPで ある程度設計が固まったら、ブラウザでCloud9を起動して、いきなりコードをもりもり書きます。 サーバの言語はPHPが多いです。運良くヒットした時、日本の大きな会社にサービスを売却するのに便利なのはPHPだからです。 Cloud9は素晴らしいです。感動します。無料でいきなりクラウド上のオンラインIDEとサーバを用意してくれます。ApacheとMySQLとRubyとPHPとGitくらいは普通に入っています。 昔は、オンラインIDEは遅くてダメなものが多かったのですが、Cloud9だけは別格です。テキストエディタすら立ち上げません。3割くらいの力でネタサービスを作るには最強の環境です。 オンラインIDEでは珍しく、ターミナルも叩けますので、普通にGitも
第50回R勉強会@東京で発表してきた - INPUTしたらOUTPUT!
以下メモ 第50回R勉強会＠東京（#TokyoR） : ATND 第50回R勉強会＠東京（#TokyoR）の座席表 - セキココ 第50回R勉強会@東京まとめ - Togetterまとめ (9/11 資料追加) 初心者セッション 10分で分かるR入門 初心者セッション 1：10分でわかるR言語入門 http://t.co/9dhpf0rgqu #TokyoR— akiaki5516 (@doradora09) 2015, 9月 5 続はじめてのR 遅ればせながら、第50回 #TokyoR で発表したスライドをアップロードしました。 続 はじめてのR http://t.co/Ow2KcSrTne— Minoda Takashi (@aad34210) 2015, 9月 10 Google BigQueryにもRから接続できるようになっている。 hadley/bigrquery lubrida
突撃！隣の開発環境 パート9【nanapi編】 | DevelopersIO
こんにちは！おおはしりきたけです。今回も突撃！隣の開発環境という形でイケてる開発会社さんの開発環境についてインタビューさせてもらいました。第9弾として、nanapiさんに訪問させてもらいました。インタビューに答えていただいたのはCTOの和田さん、CCO/デザイナーの上谷さんです。 突撃！隣の開発環境とは 技術事例やノウハウなどは、ブログや勉強会などで共有されることが多いと思います。しかし、各社の開発環境や開発体制などは意外と共有されていないこと多いと思います。ノウハウの流出になるかもしれませんが、それ以上に、より良い開発を目指している会社さん同士で情報交換を行い、良いチーム、良いプロダクトを作っていくという志の会社さんの為の情報共有のための企画になります。開発環境や開発体制なども技術領域によっても変わってくると思いますが、この突撃！隣のシリーズでは様々な会社さんのイケてるツールの使い方や、
Redditのデータ分析における、20のプログラミング言語とScalaの比較 | POSTD
調査：Subredditsに投稿される肯定的・否定的意見の分析 先週、私は 素晴らしくて、少し笑える非公式の調査 を偶然見つけました。これはTobias Hermann(ハンドルネームは Dobiasd )が行った調査で、subredditのフィードから20以上のプログラミング言語に関するスレッドを探し出し、ユーザ同士のやりとり、コメント、意見を再度見直したものです（警告：ユーザによる不適切な投稿もあるので、職場での閲覧には注意が必要です）。それでも、私はTobiasの調査内容をとても気に入り、Typesafeのブログに記事の投稿を打診するため、そして、なぜ彼がこのような興味深い実験を行ったのかの理由を聞くために、彼にコンタクトを取りました。彼はとても謙虚でありながら、その返事からは好奇心がみなぎっていることが感じられました。以下がTobiasからの返事です。 “正直、どうして私がこのよう
【統計学】一般化線形混合モデル(GLMM)を理解するための可視化。 - Qiita
「データ解析のための統計モデリング入門」(通称:みどりぼん)のp157 にある、「分布を混ぜる」の考え方について、分布で考えるのではなく乱数ベースでシミュレーションを行いアニメーションで可視化をしてみましたので紹介したいと思います。 結果のアニメーションはこちらです。本文でこの内容を説明していきます。 (コードはこちら) 詳細な説明はこの「みどりぼん」に全てわかりやすく書いてあるので、ここでは可視化するにあたっての解説のみを行います。なんだか面白そうな話だと思いましたら是非ご購入ください！ 前置き ある植物において種子が最大８個作られるのですが、その種子の生存個数が二項分布、 p(y_i) ={8 \choose y_i}\ q_i^{y_i} (1-q_i)^{8-y_i} \quad \mbox{for}\ q_i=0,1,2,\dots,8 に従っているとします。$y_i$は個体$i
データサイエンティストのためのEmacs | POSTD
Robert Vescoは、ニューヨーク市で開催されたInsightプログラム、2015年1月期のメンバーです。彼は最近、メリーランド大学で経営学の博士号を取得しました。以下の記事は彼の個人 ブログ に元々投稿された記事で、データサイエンティスト向けのツールとしてEmacsを紹介したものです。彼は現在、Bloomberg LPでデータサイエンティストとして働いています。 RやPython、SAS、Stata、SQL、そして、ありとあらゆるデータサイエンスのプログラミング言語に対応したエディタが欲しい。IDEライクな機能を持つエディタが欲しい。全てのプラットフォームやターミナルで機能するエディタが欲しい。文芸的プログラミングのファンである。高度なカスタマイズが可能で、ほとんどのエディタが消え去ってしまった後でも存続するようなエディタが欲しい。こういった希望を満たしてくれるエディタはEmacs
「Raspberry Pi」をOS Xで快適に使うために(1) - 新・OS X ハッキング!(139)
Yosemiteの次、「El Capitan」の足音が迫りつつある今日この頃。開発者版/Public Beta版に手を出すのもいいが、趣味でOS Xを使うのならば、正式リリースまで他ジャンルを見て見聞を拡げてもいいのでは……というわけで、趣向を変え「OS XとRaspberry Pi」というテーマで迫ってみたい。 いろいろ遊べる「ラズパイ」はTerminal好きに超おすすめ このご時世、発売から数カ月で100万台以上を売り上げたコンピュータがある。Macの456万台(2015年4月期)と比べれば大したことはない数字に思えるかもしれないが、2012年に誕生したばかりのプラットフォームであること、販売は基板のみというスパルタンな外見であることを踏まえれば、大健闘であることがわかるはず。ご明察、カードサイズのワンボード・コンピュータ「Raspberry Pi(通称:ラズパイ)」だ。 Raspbe
Rで解析：インタラクティブなヒートマップ！D3.jsを利用した「d3heatmap」パッケージの紹介
ヒートマップをインタラクティブに操作する「d3heatmap」パッケージがリリースされました。本パッケージのメインコマンド”d3heatmap”はgplotsの「heatmap.2」コマンドと多くが共通しているので、これらパッケージの使用経験があるとすぐに使いこなせると思います。 ためしに本パッケージより「400*50の20,000データ」を出力したところ、多少のモタつきはありますがぐりぐり動きました。サーバー経由でなければ一般的な使用方法には十分かと思います。なお、距離の計算は搭載メモリに依存しますのでデータ数は使用環境により異なります。 また、紹介する出力結果は利便性を考えて「50*10の500データ」としています。最下部に表示しています。ぐりぐり動かしてみてください。 Rを使用し始めたころから考えると、これほど多くのインタラクティブな結果を出力するパッケージがリリースされるとは思って
ec2のファイルをAtomを使ってリモート編集する | DevelopersIO
こんにちは、せーのです。 今日はサラッとした話題なのですが、地味に生産性が上がって嬉しいのでやったことない方はやってみるといいかと思います。 Atomは素晴らしい 最近このdevelopers.ioのブログがMarkdown対応になり、HTMLタグを書かなくても良くなったので早速ガンガン使っているわけですが、そうなるとオフラインでブログを書きためる際にいい感じのMarkdown対応のエディタが必要になります。 私はsublime textに恋をしてきたので、sublimeにプラグインを入れてやってみようかな、とも思ったのですが、ここで心機一転、最近はやりのAtomというGithubが作ったChromiumベースのエディタを使ってみることにしまして、これがまたよく出来たエディタで（しかも無料で）、UI、サクサク度、プラグインの豊富さ、アイコンのかわいさ、補完の素晴らしさ等今のところ文句なしの
R で 状態空間モデル: {dlm} で単変量モデルの状態空間表現を利用する - StatsFragments
こちらの続きで、状態空間時系列分析入門の第8章の内容。 sinhrks.hatenablog.com 状態空間時系列分析入門 作者: J.J.F.コマンダー,S.J.クープマン,Jacques J.F. Commandeur,Sime Jan Koopman,和合肇出版社/メーカー: シーエーピー出版発売日: 2008/09メディア: 単行本購入: 2人 クリック: 4回この商品を含むブログを見る 状態空間モデルでは、トレンド、季節効果、説明変数効果などさまざまな要因を考慮することができる。また これらの要因を単一の状態空間表現で統一的に扱える。時刻 における観測値 と状態 は以下の式で書ける (前回と同じ)。 この式であらわされたモデルを {dlm} で利用する際にどうすればよいのかをまとめたい。 vignette にあるとおり、{dlm} ではモデルを dlm::dlmModPoly
山手線リアルタイム混雑情報で遊んでみよう
去年から公開されてる「JR東日本アプリ」ですが、機能の一つに「山手線トレインネット」というものがあります。 これは山手線の各車両の現在位置、混雑状況、室内温が見えるというもので、 座りやすい車両を探すのに便利だったりします。 山手線トレインネットから取得した車両位置と混雑率 電車の運行情報がここまで時間粒度細かく公開されているのは世界的にも珍しいので、特に目的も無しにデータをクローリングして遊んでみました。 データをクローリングする まずは山手線トレインネットの車両位置・混雑情報をクローリングします。 JR東日本アプリの山手線トレインネット。 今の車両内の混雑や室内温が見える。すごい！ 「山手線トレインネット」はブラウザから見えるページが存在しない、iPhone/Androidアプリ専用の画面です。 なので普段の「FirebugでAJAXの通信を見てAPIをリバースエンジニアリング」ほど簡
誰でも簡単に超高速なクエリができるBigQueryとは？
この2つの技術は、グーグル独自の技術というわけではない。しかし、ハードウェアから構築している、既存のグーグルのクラウド技術を活用し、パブリックなクラウドサービスとして提供可能なレベルの実装になっている点がGoogle BigQueryの強みとなっている。 BigQueryの特徴 他の類似サービスとの比較 巨大データを処理する技術としては、同じグーグルが使ってきたMapReduceというものがある。MapReduceとBigQueryを比べると、MapReduceが巨大なデータを安定的に処理できるプログラミングモデルであることに対し、BigQueryはアドホックにトライ＆エラーしながらクエリを実行するサービスであることが異なっている。 MapReduceは、非構造化データを、プログラミングモデルを通して扱うことができ、巨大なテーブルの結合や巨大な出力結果のエクスポートも可能である半面、処理時
Vim の魅力を余すこと無くお伝えする動画まとめ - fugafuga.write
Vim を使うとどれだけ幸せになれるのか。 どうすれば Vim で効率良くコーディングできるのか。 実際に Vim を使用している動画を集めて確かめて見ました。 私自身は Vim 初心者です。 カーソルを hjkl で移動し、コピー(ヤンク)、ペーストができ、 ノーマルモードとインサートモードをかろうじて使い分けることができる程度です。 一番はじめに Vim に触れた時は、 常にインサートモードでエディットするという悪魔の所業を行っていました。 しかし、ペアプログラミングをする機会も無いので、 他人がどのように Vim を使いこなしているのかがわかりません。 そこで、世の Vimmer 達がどのようにして効率化を図っているのかを知りたいと思い、 Vim でライブコーディングを行っている動画を漁って参りました。 □ 極める! vim / halt feits (2015/04/12 追加)
開発環境の構築・共有を簡単にするVagrant入門
Vagrantとは？ Vagrantは、開発環境の構築と共有を簡単に行うためのツールです。どこでも同じ環境を再現できるように仮想マシン環境を管理する機能と、Atlasを通して共有する仕組みが提供されています。 VagrantとAtlasの関係 Vagrantは、アプリケーションやシステム開発のバックエンドを簡単にパッケージ化し、共有するためのツールです。このパッケージ化された環境を、「box」と呼ばれる単位で管理します。このboxには、標準で対応しているVirtualBoxをはじめ、AWSなどの各種マシン・イメージに対応したプラグインを介してアクセスします。またboxを共有するための機能としてAtlasという名前のインターネット上のサービスが提供されています。なお、Atlasは以前VagrantCloudと呼ばれていたものですが、現在はHashiCorpの他のツール（Packer、Terr
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Rのこれだけ覚えておけばいいdata.tableの使い方 - Qiita
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