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京都の01時の積雪は22センチで、さらに増加。京都市中京区でここまで積もるのは61年ぶりで記録的。1883年の観測開始以降で第3位の積雪深です。 明朝にかけ道路や鉄道など交通への影響は必至。京都・大津方面では不必要な車の運転などは控えて。どうか事故のないよう慎重な行動を。 片平 敦 @katahira_tenki https://twitter.com/katahira_tenki/status/551047851183067136 関連記事 現在の箱根駅伝5区(山登り)コースの様子wwww 島田紳助がカンボジアに建てた学校の現在WWWWWWWWWW 【動画】現在世界一上手いと言われる絵描きwwwwwwwwwwwwwwwww シューマッハの現在 会話はできないものの、聞き慣れた声には目を動かして反応する 佐々木健介と北斗晶の長男の現在wwwwww 続きを読む
小田急では「遅延証明書自動発行」改札機が登場! 大都市圏のJR、大手私鉄、地下鉄の駅のみならず、新幹線の各駅や地方都市圏においても、今では自動改札機が広く使われている。もはやおなじみの機械で、利用する側にもためらいはないだろう。しかし、ICカードの導入と普及を契機として、その仕組みは大きく変わりつつあり、新しい機能を付加した改札機も現れつつある。 最近の話題としては、小田急電鉄が導入した「遅延証明書自動発行機能付きIC専用自動改札機」と、沖縄都市モノレール(ゆいレール)が導入した「QR乗車券」に対応するタイプがある。 前者は、それまで列車の遅延時に手作業で発行、配布していた遅延証明書を、自動的に発行できる機能をICカード専用自動改札機につけたもの。後者は、切符に印刷されたQRコード(二次元バーコード)により、情報を読み取る方式である。 その一方で、磁気式乗車券は急速に姿を消しつつある。20
いま、生活者、消費者との「距離を縮める」ために必要なのは「広告」ではなく「コンテンツ」である。 次世代コミュニケーションの潮流を掴め! 2010年から年初恒例の広告業界予測も今年で6回目・・・。だんだん文章量も多くなり今回は7000字近い。「広告ビジネス次の10年」の書評が昨年電通報で2番目に多く読まれたとのこと。本には書いてない次の10年のエッセンスも織り込みました。長文で申し訳ないですが、お付き合いください。 その1) データプロバイダーによるエージェンシー設立(買収)が始まる年 データプロバイダーとは、巨大流通企業、モバイルキャリア、EC企業、ポイントカード事業者などを中心とするビッグデータ保有企業のことである。彼らはデータの直販を目指す。 しかしデータはマーケティングのコメではあるが、そのままでは喰えない。コメを炊いて、炒飯なりリゾットにして付加価値をつけて売ることができなければマ
※この記事は R Advent Calendar 2014 - Qiita の 11 日目の記事です。 はじめに RFM 分析は、マーケティングの顧客分析でよく使われる手法です。 Recency(いつ買ったか)、Frequency(何回買ったか)、Monetary(いくら使ったか)を指標として、顧客をグループ化します。 RFM 分析が何なのか、何に使えるのかは、次のサイトの記事を読めば理解できると思います。 顧客分析の手法 #RFM分析 しかし、実際のデータにこの手法を適用しようと思ったとき、困ったことになります。 どのようにランクを区切ったら良いのか分からないのです。 上記のサイトにもこう書いてあります。 ランクをどこで区切るかは重要な問題で、業種、業界、商品や分析を行なう時期や、用いるデータの期間などによって、分けかたを慎重に検討する必要があります。 このランクを区切るという重要かつ難
※この記事は R Advent Calendar 2014 : ATND の 22 日目の記事です。 0. この記事の要約 R の foreach パッケージを改良して、デフォルトで並列計算するようにしたパッケージ pforeach を作りました。 pforeach - Easy to parallel processing in R これにより、R での並列計算を下記のようにシンプルに書くことができます。 library(pforeach) pforeach(i = 1:100)({ i ** 2 }) これは、従来の foreach で次のように書いたものと同じ動作をします。 library(foreach) library(doParallel) cl <- makeCluster(detectCores()) registerDoParallel(cl) foreach(i = 1
北川本「時系列解析入門」14.4節の例題をやってみましたので途中経過の作業ログとして残します。 まずは失敗例から。 16行目でシステムノイズにCauchy分布を使っていますが、このモデルは全く収束しません。 これを解決するヒントはStanのマニュアルの「19. Optimizing Stan Code」(の「Reparameterizing the Cauchy」節)にあります。Cauchy分布では幹の部分をうろちょろするのと比べて裾の重い部分をうろちょろするのは相対的にステップサイズが小さくなるため、rejectが増えて時間がとてもかかるようになります。こういう状況を解消する方法がこの章にはいくつか載っています。これをうけての改良版が以下。 ・9,16,17行目: 累積分布関数を使う方法でCauchy分布に従う乱数を発生させています。この一様分布に従う乱数(mu_unif)を代わりに推定
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