グーグルが明かすYouTube動画広告制作12のポイント、スマートデバイス時代の動画視聴世代「Generation C」とは | Web広告研究会セミナーレポート
「デバイスやLTEの普及で一般的にも動画が見やすい環境が整ってきている。年齢を問わず簡単に操作でき、SNSなどとの親和性も高い」と話す柳井氏は、YouTubeはGoogle検索でヒットしやすく、動画でだれでも収益を生み出せ、収益を出す人が増えるほど動画の数も増え、よりYouTube自体に盛り上がりが生まれるエコシステムであることを強調した。また、宿泊するホテルの内装やチュートリアルなど、文章や画像だけでは伝わりにくいことをわかりやすく伝えられることも動画のポイントだ。 YouTubeのもう1つの特徴は、1つの動画であらゆるデバイスのプロモーションに活用できることだ。デスクトップ、タブレット、スマートフォン、スマートテレビ、ゲーム機などでの再生が可能で、広告主は1つの動画をYouTubeにアップロードするだけでよい。 注目すべきは、モバイルの利用者が急激に増えている点で、2012年と比較して
Webデータ分析＆データサイエンスで役立つ統計学・機械学習系の分析手法10選 - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ
追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ
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