404: Page Not Found The thing you were looking for is no longer here, or never was
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はじめに アプリによってビジネスモデルは異なりますが、大多数のアプリがゴール(KGI)にしているのは売上増かと思います。 では、あなたは売上増に向けた指標の把握と整理ができているでしょうか? この記事ではKPIツリーを使ってアプリの売上に貢献する指標を洗い出し、各指標について説明したいと思います。 1.KPIツリーの重要性 ◆そもそもKPIツリーとは? KPIツリーとは、例えばアプリのKGIを売上とした場合、売上を構成する要素を分解して施策が実行可能になるレベルまで落とし込まれた指標(KPI)の一覧です。 ◆KPIツリーを作らない場合の問題点 ①ボトルネックとなっている問題がわからない 売上を構成する要素を洗い出さないと、売上増の妨げになっている問題に気づかないことがあります。 ②具体的な施策を考えるのが難しい 売上やアクティブユーザー数など上位の指標を分解しないままでは、「じゃあその指標
・イラレ:『アートボード』を仕上り寸法に設定、pdf互換ファイルを作成チェック付きの.ai形式 ・インデザ:『ページサイズ』を仕上り寸法に設定 ・PDF:『仕上りサイズ(TrimBox)』が仕上り寸法・トンボ付き ・出力見本:トンボ付き ※弊社は出版系メインの印刷会社です ※イラレ大きめアートボードならページの天地左右センターをアートボードの天地左右センターに配置 ※同一アートボード上に複数のページ・パーツを配置するのは避けたい ※PDFからトンボ付き出力見本をプリントしてもらうため、トンボ付きが望ましい ※出力見本にトンボがないと検版精度が落ちる要素に 11/9 追記 以下、PDFの書き出し設定。 汎用性の高さを重視したものなので、業務・ワークフロー・各社のハウスルールによっては内容がそぐわない場合もあるので注意。 イラレ 「『アートボード』を仕上り寸法に」から「『仕上りサイズ(Trim
2015年の11月から開発を続けているAndroid用O/R Mapper Ormaですが、このほどv1.0.0をリリースしたので入門記事を書きました*1。 UPDATE: この記事の対象はv4.1.0です。最新版はリポジトリでご確認ください。 関連エントリ: ActiveAndroidからOrmaに移行するための4つのステップ - Islands in the byte stream Table of Contents Table of Contents Ormaとは何か 1. SchemaDiffMigrationによる自動マイグレーション 2. 補完に優しく型安全なインターフェイス 導入 モデルクラスの定義 @PrimaryKey のオプション @Column のオプション データベースハンドル OrmaDatabase CRUD操作 1. Inserter, Selector, U
「Apple Watch Series 3」のモバイル通信がMVNOで利用できない、根深い理由:MVNOの深イイ話(1/3 ページ) 9月に発売された「Apple Watch Series 3」は、待望のモバイル通信機能が搭載され、Apple Watch単体で通信・通話ができるようになった点が大きな注目を集めました。ところが、格安SIM(MVNO)利用者はApple Watchのモバイル通信機能を利用できず、従来のApple Watch同様、iPhoneと組み合わせたときのみ通信・通話が利用可能です。どうしてこのようなことになっているのか、MVNOとAppleの関係から振り返ってみたいと思います。 Apple WatchはMVNOで使えるのか? 9月に発売されたApple Watch Series 3は、モバイル通信機能が搭載されたモデル(GPS+Cellularモデル)が用意されています
三井住友海上火災とあいおいニッセイ同和損害保険は、中堅・中小企業のサイバー攻撃リスクに幅広く対応する新型サイバー保険を新たに共同開発し、2018年1月1日以降始期契約より販売を開始すると発表した。 三井住友海上は「サイバープロテクター」、あいおいニッセイ同和損害保険「サイバーセキュリティ保険」として販売する。 3つのプランがあり、公的調査に対応するための法律相談、コンサルタントの起用等にかかる「公的調査対応費用」、報漏えいやウィルス感染等の事故の被害拡大を防止するための費用「被害拡大防止費用」、情報セキュリティ事故によって、情報システムの損傷または電子情報の消失、改ざんもしくは損壊が発生した場合に要する、サーバ・コンピュータ等の情報システムの修理費用や電子情報の修復費用である「情報システム等復旧費用」、情報漏えいやウィルス感染等の事故の再発防止に要する費用「再発防止費用」に対する補償を新た
献本頂きました。ありがとうございます。 Kotlin in Actionとは Kotlin in ActionはJetBrains社でKotlinの開発に参加しているDmitry Jemerov氏とSvetlana Isakova氏がJava開発者向けに書いたKotlin1.0の解説書です。 Kotlinが生まれた経緯、Kotlinの言語機能に関する網羅的な解説、高度な利用法の解説がどっさり400Pくらいに渡って書かれています。 原著が2017年2月発売なので、ちょうどKotlin 1.1がリリースされる直前です。ですのでKotlin 1.1以降に関する内容は含まれていません。 1.0と1.1や1.2はそこまで差分はないので、本書で十分Kotlinを学べると思います。 Kotlin in Actionのここがいい 本書のいいところはKotlinのリード設計者のAndrey Breslav氏
雑にまとめる。 これは自分の感想でしかないのだけれど、エンジニアの不満というのはTwitterにこぼれやすい。 それ自体が良い/悪いという議論はあるが、自分の置かれている環境をどうしようもできないという辛さがネット上に溢れてしまうことを第三者目線から責めることは酷である。 すごく言い方は悪いが、そういう不満がありそうなエンジニアというのは、人材を欲している人事にとっては狙い目である。 SNSに愚痴をこぼすような人は不安という意見もあるかもしれない。しかし自分の周りで辛そうな人たちはもう十二分に努力をした上で絶望しているということが多い。場所を変えれば生き生きしだすということは多分にありうる。 エンジニアを探している人事の人は、イケてるエンジニアをフォローしておくべきだ。そして重要なのは、決して人事から声をかけないということだ。人事から声をかけるのではなく、エンジニアから声をかけてもらった方
PlantUML、便利ですよね。はてなブログでも使いたいですよね。ということでやってみました。 まずエントリの最後にこのスニペットを置きます: <script> var a = Array.from(document.querySelectorAll("pre.code")); a.forEach(function (pre) { if (pre.attributes['data-lang'].value) return; var xhr = new XMLHttpRequest(); xhr.open("POST", "https://plantuml-service.herokuapp.com/svg"); xhr.onload = function () { if (xhr.status === 200 && pre instanceof HTMLPreElement) { pre.
Speee社でISUCON7の復習会をやったのでその資料を公開します。 ISUCON7復習会 2017/11/08 at Speee Lounge. original repo: https://github.com/isucon/isucon7-qualify 概要 ISUCON7の予選突破組の上位陣の戦略をいくつか分析してみました。 †空中庭園†《ガーデンプレイス》 repo: https://github.com/ryotarai/isucon7q http://eagletmt.hateblo.jp/entry/2017/10/24/010832 https://mozami.me/2017/10/24/isucon7_qualify.html スギャブロエックス repo: https://github.com/gfx/isucon7-qualify http://memo.su
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2017年11月7日(現地時間)にスクラムのルールブックであるスクラムガイドが更新されましたので、Webinarの資料をもとに変更点をご紹介します。 なお、スクラムガイド自体はこちらからダウンロード可能です。日本語訳はさまざまな書籍の翻訳で有名な角征典さんです。以下の紹介に際して、スクラムガイド日本語版の記述を引用しています。 実践に際して、大きな影響はあまりないと思いますが、とくに以下の2点が注目だと思います。 デイリースクラムで3つの質問を使うかどうかはチーム次第となった。大事なのはスプリントゴールが完成しそうかどうかを毎日検査して適応することレトロスペクティブ(ふりかえり)で出た項目を、次のスプリントのスプリントバックログに含めること以下、詳細です。 更新内容 スクラムの用途についてスクラムマスターの役割の定義を洗練させたデイリースクラムはス
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
2017-11-09「フロントエンド開発に再入門する」タスクフォースの進め方こんにちは。開発本部の宍戸です。 メドレーでは定期的に、テーマに沿って組織の技術的な底上げを行うための機会(タスクフォースと呼んでいます)を行っています。そのタスクフォースの1つとして先日、フロントエンド開発力のベースアップを目的としたタスクフォースを行いました。本記事では、その取組みについてご紹介したいと思います。 背景メドレーには現在 20 人弱のエンジニアが在籍しており、その約半数がサーバーサイド出身者です。また普段の開発においては、一つの機能をフロントからサーバーサイドまで一貫して一人が担当するケースが多くあります。サーバーサイド出身者のフロントエンド開発のスキルセットには多少ばらつきはあるものの、普段の開発業務ではレビュー等でそれぞれサポートしつつ開発を行っています。 しかし、フロントエンドの基礎的な部分
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