GoogleAnalyticsで、使用される言葉の意味（用語集）お探しのページは存在しません。 TOPへ戻る
Google Analyticsデータ取得Gem「Garb」の使い方 | tsuchikazu blog
最近、色々な数値を社内のIRCに自動投稿するツールを作るのにハマっています。投稿している数値とは、前日の売上とか、契約数とかですね。メールでも送信はされていますが、読んでくださいと言われても、埋もれて読まないことも多く、みんなが気軽に読める場所へアウトプットするのは結構便利です。さらに今回Google Analyticsからも数値を拾ってみましたので、その紹介です。 Google Analytics API用のgemとして、「Garb」があります。RubyGemsに登録されている本家のGarbはvigetlabs/garbなんですが、残念ながら2011年12月のversion 0.9.1を最後に更新が止まってしまっていて、今(2012/11)は動きません。issueを見ると、俺のを使えよ！というコメントがありますので、Sija/garbversion 0.9.7を使います。 普通に $ g
【完全版】Google Analytics のディメンション＆指標チートシート | Ledge.ai
はいどーも中村です。 今回は、いつの間にかしれっと増えていたGAの指標＆ディメンションをまとめてチャートシート式PDFにして紹介し、かつそれぞれのデータを取得するためのタグカスタムなどについて一気に解説しきってみようかと思います。 【Download】Googleアナリティクス指標＆ディメンションチートシート 既にディメンションや指標をガリガリいじっている方はとりあえず上記をダウンロードして便利に使ってください。 が、「そもそもディメ…なんだって？」という方も多いかと思うので、そんな時は以下の解説を参照ください。 知っていれば色々捗る！GAディメンション＆指標 普通に使っていればまぁあんまりいじくる事はないんですが、主にカスタムレポート作成時などに知っているとすんごく重宝するのがGoogleAnalyticsのディメンションと指標軸。 例えば・・・ 複数あるランディングページのセッションを
変更履歴 | Google Analytics | Google for Developers
レポート リクエストで 1 つのキーイベントのキーイベント指標を使用する場合は、同様の変更を行います。 properties/getMetadata メソッドのレスポンスには、DimensionMetadata オブジェクトと MetricMetadata オブジェクトにキーイベントのディメンションと指標が導入されたことが反映されています。 apiName、uiName、description には、キーイベントの API 名、UI 名、説明が含まれます。 deprecatedApiNames 繰り返しフィールドに、非推奨の conversion API 名のエントリがある。 2024 年 3 月 25 日 メインのチャネル グループ、手動トラフィック ソース、統合固有のディメンションを追加しました。 プライマリ チャネル グループ、手動トラフィック ソース、CM360、DV360、SA3
Using Google Analytics API - I got the Magic Script | Viget
Simply put, Google’s Magic Script makes accessing Google Analytics from within Google Spreadsheets as easy as falling off a log. If you look at web analytics often, do yourself a favor by familiarizing yourself with this Google Analytics solution, and be sure to try the templates shared later in the article. In this post, we’ll go over the benefits of Magic Script, how it works, and how you can us
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GAUL: Genetic Algorithm Utility Library
The Genetic Algorithm Utility Library (or, GAUL for short) is a flexible programming library designed to aid in the development of applications that use genetic, or evolutionary, algorithms. It provides data structures and functions for handling and manipulation of the data required for serial and parallel evolutionary algorithms. Additional stochastic algorithms are provided for comparison to the
SoftComputing lab.
２．探索法としてのＧＡ ここではＧＡをさまざまな探索法と比較してみたいと思います。 まず、もっとも簡単な探索法として、全探索が考えられます。解の全ての可能性について調べてみるというものです。これは、はっきりいって探索法といえるようなものではありませんね。例えば、地図の中の最も標高の高い地点を探すときに、地図の左上の角から右へ順番に移っていき、右端まで来たら次の列を左から順に調べて行き、最後まで調べ終わって一番標高の高かった地点が答えというわけです。 もう少し探索法らしいものでは、ランダムサーチが考えられます。ランダムサーチでは解のすべての可能性の空間を考え、その中から無作為に選び出した解が条件に適合するか判定するというものです。この方法では探索のアルゴリズムなどないに等しく、くじを引くのと同じです。地図上の標高を調べる例で言うと、ルーレットを回して出てきた数値の座標を調べるといった手法です
GAlib による方程式の解法 - 研究の内容
GAlib は MIT (マサチューセッツ工科大学) で開発された、遺伝的アルゴリズムを C++ 言語で実装したライブラリです。このライブラリには、様々なアルゴリズム、ゲノムパターン、遺伝子操作が含まれており、利用者によるカスタマイズにも柔軟に対応しています。 コンパイル、インストールの方法はパッケージに同梱されていますので、ここでは説明を省略します。 GAlib: Matthew's Genetic Algorithms Library: http://lancet.mit.edu/ga/ 今回は、遺伝的アルゴリズムで以下のような連立方程式を解くことにします。参考として、この方程式の解は、x = 1、y = 3 です。 なお、このページで紹介するソースコードを以下よりダウンロードしてください。 sample2.cpp 個体の性質は染色体 (chromosome) で決まります。アルゴリ
村上・泉田研究室 遺伝的アルゴリズム
遺伝的アルゴリズムとは、生物の進化の過程を真似て作られたアルゴリズムで、確率的探索(サンプル店を評価しながら探索する方法)、学習、最適化の一手法です。 この遺伝的アルゴリズムの最大の特徴としては、解空間構造が不明であり、決定的な優れた解法が発見されておらず、また、全探索が不可能と考えられるほど広大な解空間を持つ問題に有効であることが挙げられます。 その遺伝的アルゴリズムの基本を構成している重要な処理プロセスは、以下の3つになります。 ●選択 (selection) ●交叉 (crossover) ●突然変異 (mutation) そして、これらを繰り返し行うことで、人工的な進化を行い、最適解を発見していくのです。 このページでは、遺伝的アルゴリズムが一体どのようなものなのか、そして実際どのように使うのかについて、ご紹介していきます。
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Google Analyticsのカスタムレポートを使い倒す為の第一歩！時間／日付／曜日、各時間軸のカスタムレポートを作ってみる！ | バンクーバーのうぇぶ屋
ISDL Report : 文献リスト : 遺伝的アルゴリズム : 実数値GA
できる！遺伝的アルゴリズム
sasapong's room: 遺伝的アルゴリズムで進化していく車
最適解を模索する遺伝的アルゴリズム
Amazon.co.jp: 遺伝的アルゴリズム (1): 北野宏明: 本