機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
メルマガ開封率をMeasurement Protocolで調べる
小さな企業やサイトで役立つユニバーサルアナリティクスの便利な使い方を紹介する本連載。今回はユニバーサルアナリティクスに追加された「Measurement Protocol」でHTMLメールの開封率を調べる方法を解説します。 応用自在のMeasurement Protocol Measurement Protocolは、Googleアナリティクスに直接データを送信する仕組みのことです。<img>タグなどのソースに、パラメーター付きのURLを指定することで、JavaScriptをユニバーサルアナリティクスに何かの指標の元になるデータを送信できます。 アプリのスクリーンヒット、イベント、ソーシャル、eコマースなど、Measurement Protocol を使うと、Googleアナリティクスで扱うデータはおおむね送信できます。 店舗のPOSシステムのデータなど、Webやアプリ以外のデータを送れる
ソーシャルボタン分析レポート｜忍者おまとめボタン
『忍者おまとめボタン』ではソーシャルボタンのクリック数と流入数が分析できます。このクリック数と流入数を集計したレポートです。 忍者おまとめボタンのサイトマップ 忍者おまとめボタンにて計測している各ソーシャルボタンのクリック数※1、流入数※2を集計したレポートです。 ※1 純粋にボタンがクリックされた数を集計しています。そのためボタンはクリックしたがその後実際にはSNSにシェアされていない場合、SNS上のシェア数とは差異が発生いたします。 ※2 忍者おまとめボタンからSNSにシェアされ、シェアされたURLから実際にサイトに流入してきた数です。一部流入数が計測できないボタンがあります。流入数が計測できないボタンはこちらをご確認ください。 集計期間：2013年5月1日～2013年5月31日 総クリック数：164,756回 総流入数：310,622PV
日経xwoman：doors 20代からのキャリアとライフ：日経xwoman：日経xwoman
楽天→途上国支援ベンチャー「会社に行けず、泣いて自分を責めた」 NEW キャリア 2024.07.29
女子に効くのは「ネット広告」、男子に効くのは「SEO」 【広告の有無によるネット通販売上比較】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
迷ったら狩野さん！...狩野分析法による優先度付け - masayangの日記（ピスト通勤他
追記 id:discypusさんから、狩野分析法の出典に関するコメントをいただきました。 狩野法って、 狩野 紀昭 氏 http://www.sangakuplaza.jp/page/134499 の http://www.yahoo-vi.co.jp/method/b10.html の手法かと 思うのですが、合ってますでしょうか？ まさにこれですね。http://www.yahoo-vi.co.jp/method/b10.html にある日本語のほうがすっきりしてます。 お詫び 分析用配列に誤りがありました。修正してあります。 要旨 先日受講したScrum Product Owner Trainingで印象に残った分析法を紹介。 Agile開発では「優先度順に要件（フィーチャ）を開発していく」のが基本だが、いざ優先度をつけようにも話は簡単ではない。発注側に強力な指導者がいてその人が独裁的
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Kibanaでログ分析を1年続けてみたら業務システムの保守と運用が捗った / How&Why I have been leveraging Kibana for DevOps
