マンションポエム徹底分析！マンションポエム。それはマンション広告にちりばめられた詩的キャッチコピー。 折り込みチラシや、駅や電車内の広告などでよく見かけると思う。「洗練の高台に、上質がそびえる」（「プラウドタワー白金台」野村不動産より）といったあの名調子のことだ。 このマンションポエム観察をライフワークにしているぼく。今回はさらに踏み込んだ分析をしてみよう。
「5%の確率で性器を露出するドラえもん」の消滅(と復活) - 僕秩はてな
ついにその時が来た。 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」が消滅したのだ。 知らない方のために説明すると、「5%の確率で性器を露出するドラえもん」とは、二時間に一回ランダムでドラえもんのひみつ道具をつぶやく人気のTwitterBOTだ。 通常は「どこでもドア」「タケコプター」等、普通の道具をつぶやいているのだが、名前の通り5%の確率でひみつ道具ではなく「チンポ（ﾎﾞﾛﾝ」とつぶやくのがミソである。 初めは数千人のフォロワーの時期が長かったが、ある時期からこんな噂が広がるようになった。 「5%の確率で性器を露出するドラえもん」がチンポを出した時に、ソーシャルゲームのガチャを引いたら、超レアなカードが出た と。 それ以降、ソシャゲのレアカードを求めた人が殺到し、ドラえもんの出す道具に多くの注目が集まるようになった。 5%の確率でチンポが出た時は、瞬時に10000回以上のRTがされ、多くの人
初心者でもほぼ無料でR言語を勉強できるコンテンツ10選 - paiza開発日誌
Photo by Hermann Kaser こんにちは。谷口がお送りします。 ITエンジニアの方の中には「R言語を学習したい」という方も多くいらっしゃるかと思います。 R言語は、データ分析やデータ処理に特化したオープンソースのプログラミング言語です。システムを開発をする他のプログラムミング言語とは位置付けが異なり、統計解析機能が付いていて、解析処理やその結果をグラフィカルに表示することができます。 そのため、多量のデータ解析が求められるソーシャルゲームの解析や、リサーチ、データマイニング、アソシエーション分析が必要な業務の求人が増えています。 また近年データサイエンティストが注目されていることもあり、今後求人が増えることが予想されます。 そこで今回は、プログラミング未経験～初心者の方が、なるべくコストをかけずにR言語に触れられて、学習に役立てられるコンテンツを10件ご紹介していきます。
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
とっつきにくいけど実はエクセル以上に賢いヤツ フリー統計解析ソフトウェア「R」を触ってみよう【R入門講座】
『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
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
統計を始めたい人に僕がPythonよりＲを勧める理由 - 蛍光ペンの交差点
今回は「ほぼＲしか使ったことがない」人間*1が、できる限り二者の優劣をくっきり述べる。 僕はほとんどＲしか使ったことがない。Pythonはtfidfやクイックソートをライブラリ無しで実装した程度。 前半の主張は以下である。 「過去のＲでの１０回程度の解析において、Ｒで不十分さを感じてPythonを使った経験は１度だけ、しかも部分的にしかなかった。Ｒの使いにくさを感じることも最近はだいぶ無くなった。だから初学者には「事足りる」Ｒを勧める。」 前半の主張 今までにＲでやった解析の内容は大体以下である。 （未発表）は途中で頓挫した、もしくは現在進行中／契約により詳細＆解析結果の公開不可能のプロジェクトである。 [ビジネス・製造業] 米国新車価格の線形重回帰分析（授業の期末課題） [ビジネス・不動産] 不動産賃貸価格の線形重回帰分析（発表スライド） [ビジネス・ＩＴ] ＥコマースサイトのＡＲＩＭＡ
実務で使う統計手法は、５つ。すごい、そんなシンプル？
このセミナー、冒頭の渋谷 直正さん(日本航空 旅客販売統括本部Web販売部 1to1マーケティンググループ アシスタントマネジャー)のお話がとても参考になりました。 まず、渋谷さんはご存知のように、2014年に「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞され、ビジネス・サイドにおける、データサイエンスのリーダー的存在です。 その渋谷さんの「実務で使う分析手法は５つで十分、マーケターこそデータサイエンティスト候補」という講演は、多くの示唆に富んだものでした。 まず、みなさんが気にしている５つの手法とは、 クロス集計 ロジスティック回帰 決定木 アソシエーション分析 非階層的クラスター分析（k-meansなど） の５つです。統計の教科書にはさまざまな手法が出てきますが、マーケターが実務で使うのはこの５つ程度だと説明されるのです。でも、この説明には、私も思い当たる部分があります。東大の数学
25万人のゲーマーを分析してわかった、ゲームの男女別モチベーション。男性は破壊と競争、女性はコンプリート。｜アプリマーケティング研究所
25万人のゲーマーを分析してわかった、ゲームの男女別モチベーション。男性は破壊と競争、女性はコンプリート。 ゲーム分析企業「Quantic Foundry」が調査した、「ゲームの男女別モチベーション」の結果が、おもしろかったので簡単にメモしておきます。 25万人のゲーマーを対象に、ゲームのモチベーションを調べたデータ。 男性は「競争/破壊」がトップモチベーション。１位：競争（Competition）14.1％ ２位：破壊（Destruction）11.9％ ３位：コンプリート（Completion）10.2％ 男性ゲーマーにとっては、「競争」（決闘、対戦、ランキング）や、「破壊」（銃、爆発）といった要素が、とても重要であると。 全体的に「相手と戦い勝利する」という欲求が高い印象。 女性は「コンプリート」がトップモチベーション１位：コンプリート（Completion）17％ ２位：ファンタジ
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