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分析に関するlax34のブックマーク (10)

  • CloudWatch Logs Insights Query Syntax - Amazon CloudWatch Logs

    翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 CloudWatch Logs Insights クエリ構文 CloudWatch Logs Insights では、クエリ言語を使用してロググループをクエリします。クエリ構文は、一般的な関数、算術演算と比較演算、正規表現など、さまざまな関数とオペレーションをサポートしています。 複数のコマンドを含むクエリを作成するときは、コマンドをパイプ文字 (|) で区切ります。 コメントを含むクエリを作成するときは、コメントをハッシュ文字 (#) で区切ります。

  • 2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita

    形態素解析は日語処理の初歩であり、文を単語に分割したり、品詞や活用形、基形を分析するために行います。記事では形態素解析のツールをいくつかの出力例を交えて比較していきます。 (SentencePieceでいいじゃん、という人はお呼びでないですが、そういう方には、Twitterのトレンドが変な分割になってたら嫌では?と申し上げておきたいです) MeCab 言わずと知れた形態素解析器。とりあえずMeCabを使うという人は今なお多いことでしょう。とにかく高速であるということと、システムと辞書が分離されているのが特徴です。またPythonから使うのも簡単になりました(Janomeというものがありましたがmecab-python3の方が高速です)。Javaから使いたい人はKuromojiを使えばmecab(+ipadic)相当の結果が得られるはずです。 辞書はIPA辞書が推奨されていますが、Un

    2019年末版 形態素解析器の比較 - Qiita
  • 超精密な性格診断 | 自分を構成する8性格をエムグラムで診断

    エムグラム診断とは 超精密性格診断テストmgram(エムグラム)は、企業で用いられる適性検査レベルの高精度分析アルゴリズムにより、あなたを構成する性格要素のうち特徴的な8つをハッシュタグ化して抽出します。世界各国で、1,100万人以上に利用されている性格診断です。自分の性格や行動に対する周囲の印象がわかるだけでなく、適職診断や恋愛診断などの追加診断も受けることができます。 性格診断とは あなたが回答したいくつかの質問結果からあなたのパーソナリティが分かる診断です。現在では企業の適性検査や採用活動にも使われており、日人の多くが診断結果をもとに自分を見つめ直す機会として性格診断を利用しています。エムグラムの超精密性格診断テストでは客観的にあなたがどんな人なのかが分かるだけでなく、定期的に性格診断を行うことで性格の変化も知ることができます。 💡 性格診断の詳細を見る 💖 恋愛結婚で活用す

    超精密な性格診断 | 自分を構成する8性格をエムグラムで診断
  • ドメインオブジェクトの責務について - Qiita

    設計するとき、「このオブジェクトの責務は何だろうか?」とか「この責務に名前をつけるなら何か?」とか、責務について考えることがよくあります。そもそもその責務とは何か、という根源的な疑問について再確認すると共に、ドメイン駆動設計の観点からドメインオブジェクトの責務についても考えてみたいと思います。 責務とは 困ったときの古典引用。もう絶版になった、オブジェクトデザインという、書籍を紐解いてみましょう。DDDからの引用が多い書籍で、DDDの設計スタイルは、この書籍で紹介する「責務駆動設計(responsibillity-driven design)」の原則に従うことが大きいとされています。 この書籍によると、「責務」には以下が含まれるそうです。 「4.1 責務とは何か」 オブジェクトが行う動作 オブジェクトが持つ知識 オブジェクトが他に影響を与える主要な判断 これらの言葉を身近な言葉で置き換える

    ドメインオブジェクトの責務について - Qiita
  • 柔軟なログ収集を可能にする「fluentd」入門 | さくらのナレッジ

    複数台のサーバーやクラウド環境を組み合わせてのサービス運用においては、ログの収集方法に工夫が必要となる。こういった場合に有用なのが、さまざまなログの収集手段を提供するfluentdだ。今回はfluentdのアーキテクチャやそのインストール/設定方法、基礎的な設定例などを紹介する。 さまざまな方法でログを収集できるfluentd 今回紹介するfluentdは、Treasure Dataが開発するログ収集管理ツールだ(図1)。オープンソースで公開されており、Linuxや各種UNIXで動作する。 図1 fluentdのWebサイト ログ収集のためのソフトウェアとしてはsyslogdやsyslog-ngなどが有名だが、fluentdがこれらと異なる点としては、以下が挙げられる。 さまざまなソースからのイベントをさまざまな媒体に出力できる fluentdの大きな特徴としては、ログの収集方法やログの記

    柔軟なログ収集を可能にする「fluentd」入門 | さくらのナレッジ
  • 《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック(CAREER HACK)

    今、WEB業界で最もホットなテーマの一つである“統計学”。だが、一般的にはなかなか馴染みのない分野でもある。そこで、統計解析・データマイニングに基づいた高精度なパーソナルニュースキュレーションサービス《Gunosy》の開発チームを直撃。「はじめての統計学」と題し、統計学の基礎を教えていただいた。 今さら聞けない、統計学の基礎知識。 ここ最近、WEB業界において“統計”がキーワードになっている。だが、そもそも“統計学”は数ある専門分野の一つ。実はよく分かっていなくて…という方も、少なくないのではないだろうか? 今回、その統計学について基礎の基礎から教わるべくお話を伺ったのが、話題のニュースキュレーションサービス《Gunosy》(グノシー)を手がける、福島良典さん、関喜史さん、吉田宏司さんの3名。まずは《Gunosy》について、簡単にご紹介しておこう。 左から、吉田宏司さん、福島良典さん、関喜

    《Gunosy》開発チームから学ぶ、WEB業界人のための“統計学入門” | キャリアハック(CAREER HACK)
  • Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ!

    こんにちは!今年の春からWeb系企業でHTML/CSSデザイナーとして働きだしたキラキラ女子(を目指してる)のあんちべ(23)です!よろしくお願いします!私は普段自社のWebサービスCSSなどを書いている*1のですが、最近データマイニングに興味を持ち始め、データを分析して、自社サービスの売り上げ改善に貢献したいなーと思うようになりました!でも。。。私は文系出身で統計学とか全然わからない*2し、プログラミングも得意じゃない*3し、高価な統計解析ソフトを買うのも辛いです。。。無い無い尽くしですね><;!そんな私に救いの手が!インストール作業不要で、便利な統計処理機能が色々あって、しかも無料という素晴らしいソフト*4を発見しました!その名も"Incanter"です!なんでも、 Lispっていう古くから使われてきた実績のあるプログラミング言語で動いてて、Lispの文法でどんな処理をすればよいかを

    Web系女子がLispと出会って統計学に目覚めるまでのお話 - あんちべ!
  • 競合サイト調査・分析に必要なチェック項目と役立つツール達!

    たいていの人は何らかの商品を購入する時、似たような商品の中から一番気に入ったものを買うと思います。そのため、自社商品を他社商品よりも多く購入してもらうには、お客様に「これが一番良い!」と思ってもらえる商品でなければなりません。 お客様に自社商品を一番だと思ってもらうには、競合他社の調査・分析は欠かせません。自社と他社の違い(差)を理解することが、より優れた商品やサービスの開発に繋がります。 これはWEBサイト制作でも同じです。競合サイトの調査分析をすることで、どのようにWEBサイトを組み立てたら、競合サイトよりも優れたサイトになるかが見えてきます。 そこで今回は、競合他社のサイト調査・分析に必要なチェック項目と、役立つツール・調査方法を簡単にまとめて紹介したいと思います。 最初にライバルだと思われる会社のターゲットユーザーを調べることが必要です。これを調べると【実際にその企業がライバルと言

    競合サイト調査・分析に必要なチェック項目と役立つツール達!
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  • 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 - 人と組織と、fukui's blog

    2010年03月13日 22:01 カテゴリ事業家養成講座 素人の僕が、データ分析に自信を持つようになったある発見 Posted by fukuidayo Tweet 僕は1999年に就職活動をしました。会社は全部で8社ぐらい?受けたのかな。 受かった会社の選考よりも、落ちた会社の選考のほうが覚えているもので、あるシンクタンクを受けたときに提出したレポートの出来の悪さと、あるコンサルティング会社を受けたときに出たケーススタディーの答案を前に、頭が真っ白になったときのことは、今でもたまに思い出します。 どうやって分析し、自分の見解を示せば良いのか、まるでわからなかったのです。 それから数年がたち、僕はケーススタディーを受ける側ではなく、つくる側になりました。 データの見方を教え、伝える側になったのです。 そうなれたのは、データを分析する。ということに関して、助言を与え続けてくれた先輩・上司

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