Legato で GoogleAnalytics から PV を取得する - Qiita
概要 Legato という gem を利用すると Google Analytics API 経由で簡単にアクセス解析結果を取得することができます。 tpitale/legato 競合の gem （garb）と比べると開発も活発なようです。 導入方法 導入はやや面倒です。 事前準備として以下が必要となります。 Google Developers Console にて API キーを発行 Google Analytics にて、上記で作成したサービスアカウントのメールアドレスを登録 こちらのブログ記事が大変参考になりました。 Google Analytics のデータを読み込んで表示する (rubyからAPI経由で取得) | レリッシャブル {{ relishable }} 利用方法 特定ページの PV を取得したい Legato::Model を継承したクラス内にて、metrics と di
ロジスティック回帰で結果をもたらした要因重要度 ランク付け - Qiita
ロジスティック回帰で、 結果をもたらした要因重要度ランク付け 組み込みデータ Titanic をつかった実例 【概要】 - Rに最初から入っているサンプルデータのひとつに、 Titanic 号沈没事故( 1912年4月14日 ) の 死亡者・生存者 の 個人プロファイル属性別 の人数集計データがあります。 - そのデータを解析して、以下のプロファイル別の分析結果をはじきだすために、今回は、ロジスティック回帰 という手法を使ってみました。 【今回の分析で得られる出力グラフ】 （グラフの意味） Titanic 号の生死を分けた乗客・乗員のプロファイル属性要因は大きい順に、以下のとおりであった (1) 性別 （男性 or 女性） (2) 客室等級 （３等客室であった or でなかった） (3) 乗員該否 （乗員であった or 乗客であった） (4) 客室等級 （２等客室であった or でなかった
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：③ロジスティック回帰分析【外部寄稿】 - GiXo Ltd.
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日は、Rの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析編』は、全３回で、以下の構成で進めていきます。 回帰分析編 第1回：単回帰分析 回帰分析編 第2回：重回帰分析 回帰分析編 第3回：ロジスティック回帰分析 第3回の今回は「ロジスティック回帰分析」を実践していきます。 Rのサンプルデータの利用方法 今回は、Rにあらかじめ用意されたサンプルデータを利用したいと思います。回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析で紹介のあったSpringfieldのBaystate医療センターの189件の出生についての「低体重出生とそのリスク因子の関連」を調べたデータを利用します。Rで次のコマンドを実行します。 >library
昨日、話題になっている問題のあるレストランというドラマを初めて見てみたらのっけからつらすぎた。 - 腐ハウスブログ
題名そのまんまなんですけども。つらすぎました。つらすぎて翌朝になってもリカバリーできなかったんですけども。 あらすじは私も前のところは見てなくてよく知らないのでウィキペディアをご参照ください。 問題のあるレストラン - Wikipedia 「男社会で理不尽な目に遭った主人公が、問題を抱えた女性たちとゲイによるビストロを開店し、ライバルの男性たちに勝負を挑むコメディドラマ」 らしいんだが全然コメディ感じなかったぞ。めっちゃつらかったぞ。 昨日の回は、二階堂ふみ演じる東大卒コミュ障喪女がメインであった。公式HPによると彼女は 「たま子の元同僚。東大出身の秀才だが、その実、融通の利かない勉強馬鹿。不器用で、実務はあまり出来ない。おまけにプライドばかりが高く、ビッグマウス。」 だそうである。つらい。 そもそもまずひとつだけ言っておきたいんですけども。 「東大卒＝受験勉強しかできない融通の利かないコ
Microsoft PowerPoint - R-stat-intro_09.ppt [互換モード]
Rで統計解析入門 (9) ロジスティック回帰分析 準備 準備：データ「DEP」の読み込み 1. データ「DEP」を以下からダウンロードする http://www.cwk.zaq.ne.jp/fkhud708/files/dep.csv ダウンロードした場所を把握する ⇒ ここでは「c:/temp」とする R を起動し，2. の場所に移動し，データを読み込む データ「DEP」から薬剤 A と B のデータを抽出 # dep.csv がある場所に移動 # 移動できたかどうか確認 # dep.csv を読み込む # 薬剤 A と B のデータを抽出 # 薬剤の水準を 2 カテゴリに 2. 3. 4. > setwd("c:/temp") > getwd() > DEP <- read.csv("dep.csv") > AB <- subset(DEP, GROUP != "C") >
統計を学びたい人へ贈る、統計解析に使えるデータセットまとめ - ほくそ笑む
はじめに 統計解析の手法を学ぶのに、教科書を読むのは素晴らしい学習方法です。 しかし、教科書で理論的なことを学んだだけでは、統計手法を使いこなせるようにはなりません。 統計解析手法を身につけるには、実際のデータについて手法を適用し、パラメータを変えるなどの試行錯誤を行い、結果を考察するというような経験を積むことが大切です。 それでは実際のデータをどうやって手に入れましょうか？ 実験や調査をして実際のデータを得るのは大変でお金もかかります。 幸運なことに、世の中には適度なサイズの自由に使えるデータがたくさん存在します。 例えば、統計言語 R には、100以上ものデータセットがデフォルトで付属しています。 ただし、不幸なことに、それらのほとんどは英語で説明が書かれています。 英語は、いつかは乗り越えなければならない壁ですが、最初のうちはちょっと避けて通りたいところです。 というわけで、今日は、
パッケージ 'datasets' の情報 - RjpWiki
RjpWiki はオープンソースの統計解析システム R に関する情報交換を目的とした Wiki です2012-02-22 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/14 パッケージ 'datasets' の情報 2012-02-21 R running on mobile gadgets R で機械学習 Rとインターフェースのあるアプリ ＲでＧＩＳ raster(地理データ分析・モデルリングのためのラスターデータ処理)パッケージ中のオブジェクト一覧 2012-02-20 Rがインポート・エクスポートできるデータ形式 R で大規模データを処理する Rでデータマイニング R史 トップ頁へのコメント RとWebサービス R で並列処理 2012-02-17 Rでエコノメトリクス 2012-02-15 Ｑ＆Ａ (初級者コース)/12 R でクラウドコンピューティング R と SAS 2012-02-13 日付、時
マクドナルドの月次売上・客数・客単価を10年分まとめてみた
※ 全て2004年の月次を100とする ※ 既存店の定義は「少なくとも13ヶ月以上開店している店舗」 全店売上高1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月2004年100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.0100.02005年112.497.5111.4103.696.3100.1104.1101.099.1104.4108.9108.62006年111.4102.5114.7109.9106.9113.6114.9113.2112.9109.2115.2112.72007年122.6116.8126.4129.4119.6130.7125.0128.5128.6115.4127.9126.32008年126.7123.8134.4129.9124.2137.7126.4134.8130.2124.2148.4
非デザイナーエンジニアが一人でWebサービスを作るときに便利なツール32選 - Qiita
非デザイナーエンジニア(Rubyist)の私が、一人でこんなWebアプリを作ってみました。 まだβ版ですが、Pocketやfeedlyの未読コンテンツの中から、 重要度が高いものだけをリマインドしてくれるサービス「Reminderr」です。 Reminderr：http://www.reminderr.me/ 要するに、私自身のPocketとかRSSがカオスになっているので、 その中で重要なものだけ教えてほしかったので、 自分で作っちゃえ！って思って作りました。 そのときに使った便利ツールたちをまとめておいたら便利そうだったので、 今回使ったもの＋αを全てまとめてみました。 紹介するツールたちを駆使すれば、 非デザイナー＆デザインセンス0の私が、 1週間程度でこれくらいのアプリをリリースできるので、 他のエンジニアにも便利なツールがいっぱいあると思います。 Bootstrap系 Boots
マインドマップから全てを紡ぎ出す - XMind+Pandocのドキュメント作成術 - - Qiita
（13.12.10 改訂） 前書き ぶっちゃけると、この記事が書きたかっただけです。 その勢いでAdvent Calendarを作ってしまいました。 とはいえ、もう少し「ドキュメントを作る」ことに注目が集まってもいいのではないかと思います。 Markdownが流行っていることですし、LaTeXユーザもたくさんいますし。 というわけで、ドキュメント作成Tips Advent Calendarの第1回では、 「マインドマップであらゆる文書を書く方法」について、 自作ツールの宣伝も兼ねてお送りします。 あらすじ マインドマップを使った文書作成フロー この画像を順に追う形で説明していきます。 誰に読んでほしいか 報告書やブログ記事・プレゼン資料など、章立てやしっかりとした論理構成をもつ文書を作りたい全ての人 白紙のWordやエディタを前にして
Aさんが言うデザインとBさんの言うデザイン、結局どっちが正しいの？
新作スライド ボッチなデザイナーがクラウドファンディングを始めようとしたら「それでは3200人あつめてください」と言われた件 - https://goo.gl/co5NRN 公開しました！ ぜひコチラもお読みください！ 読んでくれてありがとう！面白かったらぜひぜひシェアしてくれると嬉しいよ！(`･ω･´)b ダウンロードもプリントも配布もご自由にどうぞ！たくさんの人にみてもらえれば最高です！ デザインが苦手な人ほどオススメ！ Aさんはデザインはこうだという。 Bさんはデザインはああだという。 ああああああもう！！結局どっちが正しいんだよ！？ そんな疑問がたった13ページで解決します！ "デザイン"なのに真逆のことをいう人達がいるのは、 実はこういうことだった！ もう、デザインが苦手なんてことない！Read less
【中毒性注意】豚バラ肉が美味すぎてはかどる禁断の廃人飯レシピ - ぐるなび みんなのごはん
こんにちは。食の広報YUICHIです。今回の中毒性注意シリーズですが、スポットライトを当てたい食材は豚バラ肉です。スーパーで安く手に入るのに、ジューシーで使える料理のバリエーションも豊富で便利ですよね。 ちなみにバラ肉とは漢字で肋肉と書くように、あばら骨についているお肉のことで、他の部位に比べて脂が多いことが特徴です。実は私、豚肉の産地の育ちでして、豚肉ばかり食べて育ってきました。豚バラ肉ラバーのYUICHIが、廃人になってしまうほどにおいしい食べ方をご紹介します。 1. 薄切りバラ肉をくるくる巻いて豚バラチャーシュー 材料 １人分 豚バラ薄切り肉 5枚 焼肉のたれ（下味用） 大さじ２ 焼肉のたれ（仕上げ用） 大さじ１ 片栗粉 小さじ１ 作り方 ポリ袋などに薄切り肉を入れ、焼肉のたれを加えてよく揉み、下味をつけておく。 薄切り肉を重ねて片栗粉を振ったら、曲がらない
優れたUXを実現するための人間中心デザインとは？ - UXploration
当記事は、2015年2月5日に無料動画のオンライン学習サイト - schoo WEB-campus（スクー）にて開催した授業「優れたUXを実現するための人間中心デザインとは？」のフォローアップになります。 当日の授業の内容は schoo の下記ウェブサイトよりご覧いただけます（会員登録が必要です）。 はじめに 当企画は schoo と弊社コンセントとの合同企画で「社会に求められる価値あるデザイナーとは？」というテーマのもと、著者含むコンセントのアートディレクターの佐藤とサービスデザイナーの大崎の3名でそれぞれの立場から1人づつ授業を開催してきました。 デザイン領域の拡張に伴うデザイナーとしての役割とは？ 佐藤 通洋 先生 - 無料動画学習｜schoo（スクー） サービスデザイン時代のデザイナーのあり方とは？ 大崎 優 先生 - 無料動画学習｜schoo（スクー） 最終回となる今回は、以下の
サンプル例に見る機能仕様書の基本的な書き方＆読みやすくする7つのテクニック (1/3)：プロジェクト成功確率向上の近道とは？（2） - ＠IT
サンプル例に見る機能仕様書の基本的な書き方＆読みやすくする7つのテクニック：プロジェクト成功確率向上の近道とは？（2）（1/3 ページ） ITシステム開発の問題点の一つであるコミュニケーションの失敗。本連載では、これを防ぐ方法としてお勧めしたい3つのドキュメントを紹介していく。今回は、Joelの機能仕様書を日本人向けにカスタマイズされたものを例に、機能仕様書の基本的な書き方、読みやすくする7つのテクニック、仕様書作成ツールは何を使うべきか、誰が書くべきかなども解説します。 連載目次 連載の第1回の前回「ドキュメントは最強のコミュニケーションツールである――Joelの機能仕様書入門」では、ITシステム開発がビジネスに貢献していくためには、まずは開発の成功が出発点になること、そしてITシステム開発におけるコミュニケーションの重要性、そしてコミュニケーションにおけるドキュメントの重要性について説
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ロジスティック回帰の考え方・使い方 - TokyoR #33
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