小説家になろうで人気が出る作品の分析 : 研究開発
総合研究大学院大学 複合科学研究科 情報学専攻 卒 博士（情報学） 自然言語処理や機械学習、データ分析に関する研究内容とwebシステムの開発と運用について書いています。 シリコンバレーベンチャーみたいに深い技術の事業化をしたいと思っています。 ご興味ある方はご連絡ください。 書籍化されてる作品とても多いのですが、一体どんな作品が人気集めるのでしょうか？ APIでメタデータを含め収集できますが、しかしAPIパラメータのstが、(1〜2000)なのでは、全部取得なんてどうやっても出来ないのでは... いや、 useridを全部チェックすれば、 一人2000以上投稿してる人がいなければ、全部取得できるのかもしれません。 とりあえず様々な昇順降順で2000件ずつ、 途中で何の原因か分からないのですが止まってたのですが、とりあえずapiで18万件取得できました。 そして、その中には当然重複があるの
少しの手間で説得力アップ！意外と使える官公庁の統計データ利用法 : LINE Corporation ディレクターブログ
こんにちは、ウェブサービス本部の鳴海です。 突然ですが、あなたが24歳男性だったとすると、同い年の年男は日本全国で何人いるでしょう？ また36歳男性には、同じく年男の同級生は何人いるでしょうか？ 答えは、24歳男性が64万人、36歳男性が87万人。実は、世代間で20万人以上の差があります。また、今年の年男・年女世代の中で、最も人口の少ない12歳女性（57万人）と最も人口の多い48歳男性（89万人）では1.5倍以上の開きがあります。最近、身の回りに小学生の女の子よりも中年男性の方が多いなと思っていましたが、気のせいではなかったようです。 同級生の人口なんて普段意識することはないですが、仕事をする上ではたまに大事だったりします。いま自分が手がけているサービスのターゲットはどの層で、人口で言えばどのくらいの規模なのか、前後の世代に比べてどのような傾向があるのかなどは感覚的に掴めているといいですね
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