Makeover Monday 参加方法ガイドこのブログはTableauおよびデータ可視化の技術的事項を取り扱います。 以下3点を目的に執筆しています。 １．世界で使われている発展的な技術を広める。 ２．Tableauとデータ可視化についての日本語ドキュメントを増やす。 ３．自身が学習した内容を整理し言語化する。
「実店舗から見れば EC は『売れない店』にすぎない」：日本のあるEC事業責任者の告白 | DIGIDAY［日本版］
リアルとデジタルを組み合わせその価値を最大化しようとする取り組みは、リテールにおいても多くの企業が意欲的に取り組んでいる。一方でその取り組みはリアルリテール主導で成長してきた場合、ときにECとリアルルテールの対立を招くこともあるようだ。アパレル小売のEC事業責任者を務める幹部が、匿名せそのジレンマを語った。 オンラインとオフラインのマージは、水と油を混ぜようとするのに似ているのかもしれない。 リアルとデジタルをいかに組み合わせ、相乗効果をもたらすか。リテールにおいてもオンラインを主戦場としてきたAmazonやD2Cブランドたちがリアルリテールへの進出に意欲的に取り組んでいる。その一方、リアルリテール主導で成長してきた企業の場合、ときにECは一店舗と見なされその価値を認められないことがあると、アパレル小売のEC事業責任者を務める幹部は話す。 以下はその抜粋だ。読みやすさを考慮し、多少編集を加
世界を席巻するCRMアプリ「Salesforce」はなぜここまで成功できたのか？
顧客満足度を向上させて売上を拡大させる顧客関係管理(CRM)のアプリケーション「Salesforce(セールスフォース)」は、今や世界を席巻する勢いで売上を伸ばしています。Salesforceの価値は120億ドル(約1兆3000億円) といわれており、CRM市場の20％を占有し、何百万もの開発者がSalesforceプラットフォーム用のアプリを構築しています。なぜこんなにもSalesforceがCRMの世界で圧倒的人気を誇っているのか、データサイエンティストのTaimur Abdaalさんがつづっています。 What's Salesforce? https://tryretool.com/blog/salesforce-for-engineers/ ◆CRMとは？ Salesforceがなぜこんなにも人気を集めているのかを理解する前に、まずCRMの歴史を知っておく必要があります。 かつて、
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
IoT機器を自作する！大人を本気にする「obniz」をレビュー
＞連載「オッサンIT化計画」を読む すでに日常的になっているIoT（モノのインターネット化）。スマートスピーカーや家電リモコンなどを通じ、その便利さを享受している人の中には、IoTのしくみに興味を持ち始めている人もいるのではないか。 そこで紹介したいのが、IoT機器が自作できる最新ガジェットの「obniz（オブナイズ）」。プログラミング教材系ガジェットとして、まぁまぁ高度な部類だが、それだけに大人のホビーとしての手ごたえは十分だ。入門キット「IoT Home Kit」で、オブナイズの世界を体験してみた。 本格的IoT機器自作を手軽に体験できる入門キット今回紹介する「オブナイズ」とは、IoT機器を自作するための「開発ボード」と呼ばれるガジェットの一種である。 ボード本体は消しゴムほどの大きさで、これに温度や傾きを計測するセンサーやモーターといったオプションパーツを接続し、さまざまなIoT機器
未経験・社会人向け！ Pythonと機械学習の勉強方法・始め方
未経験で社会人である筆者がPythonと機械学習を学びました。 「今回の勉強方法はかなり実用的かつ効率的！」と強く実感した内容でしたので紹介します。 UdemyがPythonと機械学習の始め方に最適！ 結論から言いますとUdemy の講座を受けました。 未経験・初心者だった筆者がPythonを触れるようになり、機械学習のプログラムを作っています。 筆者が受けた講座はこちら！おススメ！ Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学ぶオンライン講座 時間がない社会人が「Python」「機械学習」を効率良く身に付く勉強方法です。 下手な参考書買うより圧倒的に安く、効率良く隙間時間でスキルを身につけれます。 次章から経緯を説明していきます なぜ「Python」「機械学習」の勉強を始めたか 筆者が「Python」「機械学習」の勉強を始めようとしたきっかけは、このA
USJ再生の森岡毅が語る、マーケティングが機能しない組織に存在する「3つの呪い」 | マーケティングが「機能する会社」と「機能しない会社」は何が違うのか？ | ダイヤモンド・オンライン
戦略家・マーケター。高等数学を用いた独自の戦略理論、革新的なアイデアを生み出すノウハウ、マーケティング理論等、一連の暗黙知であったマーケティングノウハウを形式知化し「森岡メソッド」を開発。経営危機にあったUSJに導入し、わずか数年で劇的に経営再建した。1972年生まれ。神戸大学経営学部卒。1996年、P&G入社。日本ヴィダルサスーン、北米パンテーンのブランドマネジャー、ウエラジャパン副代表等を経て2010年にユー・エス・ジェイ入社。2012年より同社チーフ・マーケティング・オフィサー、執行役員、マーケティング本部長。2017年にUSJを退社し、マーケティング精鋭集団「刀」を設立。「マーケティングで日本を元気に」という大義の下、数々のプロジェクトを推進。USJ時代に断念した沖縄テーマパーク構想に再び着手し注目を集める。著書に『USJのジェットコースターはなぜ後ろ向きに走ったのか?』『USJを
次の時代に求められるビジネス書とは？ Biz/Zineと翔泳社書籍編集部の両編集長が語る | Biz/Zine
Biz/Zineを運営する翔泳社では現在、ビジネス書の編集者を募集している。翔泳社はこれまで『イノベーションのジレンマ』（2000年）や『ビジネスモデル・ジェネレーション』（2012年）といった翻訳書を中心にビジネス書を手がけてきたが、次の時代にはどんなビジネス書が求められているのか。書籍編集部 統括編集長の臼井かおるが、Biz/Zine編集長の栗原茂に訊く。 これから求められるビジネス書の傾向 臼井：翔泳社書籍編集部の統括編集長、臼井です。今回、翔泳社がビジネス書の編集者を募集するにあたり、Biz/Zineの編集長である栗原さんに近年の日本で盛り上がったビジネス書の傾向や、これからどんなビジネス書が求められるのかをうかがいます。また、長年勤めていることもあって、翔泳社がどんなビジネス書を刊行してきたのかも聞ければと思います。 栗原：よろしくお願いします。今はBiz/Zine編集長ですが、
2年前に独学でプログラミングを始めて成長速度が遅かった自分に後悔していることと、おすすめの勉強法と参考書 - BinaryArticle
自分は2年前にプログラミングを始めました。 ブログを始めたのもちょうど2年前、その時はブログでマネタイズすること必死でSEOを極めたりしていたけど、いくら毎日一記事書いて検索結果で1位獲得しても、お金を稼げるだけで自分の出来ることがスケールすることもないな、と思い、可能性を広げるためにプログラミングを始めたのがきっかけ。 ブログに関しては、その時自分のかなりのリソースをかけていて、マネタイズという意味では成果が多少出たものの、一人で目標を達成するためにブログを書き続ける孤独感だったりに耐えられず、やめたという負の経緯があります。 どうせ作るなら、ブログじゃなくて大きいWEBサービスを作って、もっとマネタイズの幅を広げたい！くらいの動機だったでしょうか。 そこから、ドットインストール、Progate、海外のW3Schools Online Web Tutorialsなどを活用してコードを書き
営業マンが1年でSEになって機械学習エンジニアに転職する話 - かえるのプログラミングブログ
こんばんは、かえるるる(@kaeru_nantoka)です。 先日、10ヶ月勤めたSES企業に辞意を伝えました。 そして4月からは、ストックマーク株式会社（https://stockmark.ai/ ）にて、NLPを応用した機械学習エンジンを開発する機械学習エンジニアとして参画することになりました。 ちょうどいい人生の節目なので、流行っている転（退）職エントリを描いてみようと思います。 概要 ・営業職だけど趣味で始めたプログラミングにハマったよ ・未経験だけど第二新卒的なアレでプログラマーになるぞ ・ひょんなことから kaggle にハマったぞ ・なんか上京することになったよ ・なんで私がエクセル職人に！？ ・なんとかソロ銅メダル取れたぞ ・kaggle 強くなりたいからもう一度転職するぞ！ 筆者のスペック ・経済学部卒 ・プログラミング歴1年ちょい（2017年12月~） ・kaggle(
顧客ひとりひとりに寄り添う「One to Oneマーケティング」の最新事例 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2017 Spring
購買活動がデジタル化し、企業は売上を高めていくために、「データ」をもとに顧客を深く知り、最適な顧客体験を提供していくことが求められる。しかし「既存客の育成に課題を感じつつも、忙しくて手が回らないという声をよく聞く」と語るのは、ビッグデータ活用／デジタルマーケティングサービスを提供するブレインパッドの林氏だ。 主にBtoCビジネスにおける「データドリブン」なマーケティングのポイントはどこにあり、それらを支えるマーケティングオートメーション（MA）などのツールはどう使えばよいのか。 「Web担当者Forum ミーティング 2017 春」において、林氏は「マーケティングオートメーションを活用し、顧客ロイヤルティを向上させる～デジタルマーケティング最新事例のご紹介～」と題し、事例を交えて紹介した。 人材紹介のインテリジェンス、DVD・ゲームのゲオといったBtoC企業はマーケティングオートメーション
マーケと情シスは敵か味方か？ ガートナー川辺氏の語る連携のコツ | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2015 Autumn
Webを顧客に向けて公開している企業のマーケティング部門は、デジタルマーケティングが進展するにつれ、Web部門と情報システム部門との連携がより重要になっていくものだ。しかし、お互いの専門分野の違いや、就業スタイルの違いなどから、話がうまく噛み合わないことも多い。どうすれば、情シスの人たちをうまく味方にできるのだろうか？ テクノロジーに関する調査会社のガートナーは、ベンダー中立の立場から企業にアドバイスを行う。CRMやマーケティングなどを担当する主席アナリストの川辺 謙介氏は、「Web担当者Forum ミーティング2015 秋」の「情報システム部門は敵か？ 味方か？」と銘打ったセッションにおいて、現状と解決策について解説した。 情報システム部門（情シス）とはどういう人たちか情報システム部門は、経理や人事、販売、製造、マーケティングなどさまざまな部門（ユーザー部門と呼ぶ）からの要望に応じてシス
Singularity Society | Singularity Society
Singularity Society Tie Activists, Build Ships, Invent the Future. Singularity Society ９０年代の初めのバブルの崩壊から始まった日本の「失われた１０年」は今世紀に入っても続き、今や「失われた３０年」になろうとしています。その時期と、パソコン・インターネット・スマートフォンによる社会の大変化の時期とが重なっているのは偶然ではありません。 バブルのピークだった１９８９年には、世界の時価総額ランキングのトップ１０に、NTT、興銀、住友銀行、トヨタ自動車、東京電力など日本企業７社が並んでいました。 しかし、２０２４年の時点でのトップ１０からは日本企業は消え、Apple、Amazon, Microsoft, Alphabet（Google）、Meta、NVIDIA など、テクノロジーと人工知能を活用してビジネスをし
プログラミングを目的にしてもいいと思う | κeenのHappy Hacκing Blog
文系でプログラマーになったけど色々失敗して３年半で会社を辞めた話｜denkigai｜noteという記事を読みました。 この記事に書かれていることが私の身にも覚えがあります。特に私と同い年の方のようなので自分に重ねてしまうところもあります。 ですが多少似たところはあってもやっぱり他人なので全然違う体験もしています。そういう体験を書いてみようと思います。もし該当記事を読んで絶望した人がいるなら別の例もあるよということで参考にしてください。 私は「パソコンの中身が知りたい。多分プログラミングとかいうやつを勉強したら分かる気がする。」くらいのモチベーションでプログラミングをはじめました。 ゴールがあやふやですし、結局のところ「プログラミングをする」が目標になってるので迷子になるのは必至ですね。実際そういう時期がありました。 そんな私でも今はプログラマとして生きています。以下に、私が遭遇した課題とそ
データ分析で成果を出すには「シンプル」に課題を分解する。マーケターが知っておきたいデータ活用入門 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2018 Autumn
「貯まったデータを分析して顧客を理解し、売上をアップしろ」と言われても、どの数値とどの数値を計測して、どのような関係性の時にどのような変化があればいいのかなど、要因は大量にあって複雑だ。専門家に分析を依頼してその結果を見ても、難しいグラフや予測結果が並んでいて、何が書いてあるかよくわからないということになってしまう。 ある課題について、要因が大量にあって、要因同士の関係が複雑ならば、結果も複雑になるのは当然。結果が複雑だと解釈するために知識が必要になる。そこで挫折してしまうというわけだ。 佐藤氏は、複雑な課題を解決するために複雑な分析をするのではなく、「課題自体をシンプルにしようと考える方が正しい」と言う。これは、ビジネスのうえでは普通にやっていることだろう。 売上を1.2倍にしろ！ と言われたら、あなたならどう考える？たとえば、ワイン専門店の店長が「どうにかして売上を1.2倍にしろ」と本
2018年版、これを読みたいオススメPython書籍発展編：厳選３選＋プロが今読んでる書籍を紹介します！ - Python学習チャンネル by PyQ
PyQチームのkamekoです。 12/24（月）〜12/28（金）の間、PyQブログでは年末特集として 「2018年から2019年へ向けてのPython動向」をお題に、スタッフそれぞれが書いた記事を連載しています。 その１では、2018年のオススメPython書籍として【入門・初心者編】を紹介しました。 この記事では、 Pythonの文法は理解した！ レベルアップするには何を学べばよいのか！ と考えている方に、【発展編】として、PyQ運営の厳選書籍を紹介します。 Pythonスキルをステップアップしたい エキスパートPythonプログラミング 改訂2版 内容紹介 チームでの開発に必要な技術を身に付けたい Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 PyQでコラボレーション問題を学習できます。 テスト駆動Python ＋α：テストをもっと深く学ぶ 初めての自動テスト テスト駆動開発
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
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Python＆AI・機械学習を無償の記事で学ぼう！ ＠IT連載まとめ
https://www.vivi-life.com/entry/2018/02/17/205006/
プロが教える、EC売り上げ拡大のために押さえるべき2つのポイント | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2016 Autumn
