第834回Unboundでお手軽に家庭内DNSサーバーを作ろう［Ubuntu 24.04 LTS対応版］ 水野源 2024-10-16

上場企業の平均年収のトップに躍り出たのはM＆Aキャピタルパートナーズの1947万円。1000万円超は61社。年収ベスト500社を一挙公開する。

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KPIとは、key performance indicatorの略です。 重要業績評価指標とも言われています。 どんなものがKPIと言われているかというと、 例えば、PVや、クリック数、CVRなどがKPI指標として、よく用いられます。 Webサイト運営の担当になった場合、 次の３ステップでサイト改善のPDCAサイクルを回していくものです。 ステップ１：KPIについて理解する ステップ２：KPIレポートを作成する ステップ３：KPIレポートから、改善策をひねり出す 【ステップ１：KPIについて理解する】 KPIでよく用いられている項目について、簡単にご紹介します。 PV：「Page View（ページビュー）」の略。ページが見られた回数。 UU：「Unique Users（ユニークユーザー）」の略。一定の期間において訪問したユニークな人の数。 Click：クリック （広告がクリックされた回数）

モデルの概要 今回は最終的に和分ランダムウォークを2変量へと拡張します。 まずは、2変量のDLMを構築するわけですが、といっても概形は1変量とあまり変わりません。 $$ \left( \begin{array}{c} y_{1,t} \\ y_{2,t} \\ \end{array} \right) = \left( \begin{array}{cccc} 1 & 0 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 & 0 \\ \end{array} \right) \left( \begin{array}{c} \mu_{1, t} \\ \mu_{2, t} \\ \beta_{1, t} \\ \beta_{2, t} \\ \end{array} \right) + \left( \begin{array}{c} v_{1, t} \\ v_{2, t} \\ \end{array}

Data Sets and R Examples to Accompany Dynamic Linear Models with R, Springer 2009 If you have any questions, please e-mail Giovanni Petris at GPetris@uark.edu. Chapter 2 - Dynamic Linear Models Chapter 3 - Model specification Chapter 4 - Models with unknown parameters Chapter 5 - Sequential Monte Carlo methods Datasets - All the data sets used in the book, and not already available in R R function

これまでデータ・サイエンティストの選ぶプログラミング言語はRだったのだが、急激にPythonに置き換わろうとしている。 このシフトの理由はいくつかあるようだが、第一にはPython自体が汎用的で比較的学びやすい言語であるのに対し、Rが習得するにあたってやや複雑であることがあげられるだろう。 データにますます依存しつつある現代社会とデータに飢えたサイエンティストにとっては「簡単さ」こそが鍵となるのだ。 Rは実際にはプログラミング言語ではないRを覚えることに苦労する人が多い理由として考えられるのは、Rが実際にはプログラミング言語ではないからかもしれない。R専門家のジョン・クックいわく、Rとは「統計のためのインタラクティブな環境」であり、厳密にはプログラミング言語ではないのだ。彼はさらに「Rをプログラミング言語だと考るのではなく、Rがプログラミング言語を内包しているのだと考えた方が良いと分かった

私は大学でRを使って分析をしていたので、Pythonを始めた今もやはりRで分析したい時が多々あります。調べてみるとPython からRを利用できるライブラリのPypeRが最近人気とのことで、早速入れてみました。 インストールはpipで一発です。 pip install pyper PypeRでPythonで整理したデータをRに渡したり、逆にRの結果をPythonで取り出すこともできます。 Pythonスクリプトの中でRを書きまくるのもなんだかな、と思ったので、基本的に外部のRスクリプトにデータを渡して処理をしてもらう方向で考えてみました。 まずRの外部ファイルを用意します。読み込んだデータから散布図をプロットしてpngで保存するスクリプトです。 quartz(type="png", file="result.png") plot(data$spl, data$unpleasantness,

一番売れてる株の雑誌ZAiが作った「株」入門 改訂版 作者: ダイヤモンド・ザイ編集部出版社/メーカー: ダイヤモンド社発売日: 2009/03/27メディア: 単行本購入: 5人 クリック: 71回この商品を含むブログ (13件) を見る 株価予測 欧州の経済不安により円高/日本株安が深刻になっています。トレーダーとしてはこのBigWaveを見過ごす訳にはいかないですが、「もうはまだなり、まだはもうなり」という言葉があるように投資のタイミングは非常に難しいものです。ここでは投資理論を語るのではなく、機械学習で株価を予測する事を試してみます。今回採用する予測Modelは自己回帰Model(AR)です。ARは時系列データ解析によく用いられます。AR処理はR言語のar関数を用います。 AR(AutoRegressive)Model ARModel - 自己回帰モデル ARModelは時系列解析

前回は、噛み合わない「残業代ゼロ法案」に関する議論で日本の残業問題を取り上げてみた。言いたかった事は、何時まで経っても仕事の段取りを覚えようとせず、ちんたら残業の繰り返しで小銭を稼いでいる様では、転職市場での商品価値はゼロになってしまうという事であった。結局、年収1千万円超のサラリーマンに限って適用するという事で一旦決着した。しかしながら、今後1千万円のバーは800万円、600万円といった具合に少ずつ引き下げられるのは確実だ。残業代がカットされた分は基本給に回るから、要領良く仕事をしているサラリーマンに取っては定時に退社出来、しかも給料が増えるのでこれは福音と満足するに違いない。 この残業関連の話はサラリーマンの毎月の手取りに直結するからかネットでの関心が高い。一方、不思議な事に産業競争力会議で併行して検討している「紛争解決システム」について書かれたものを目にする機会は少ない。「残業代ゼロ