『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
なぜ「データ分析力」ではなく「データ活用力」が必要なのか？ これから身につけるべきスキルとは
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【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 | まじっく ざ げーまー - ゲームのレビュー、攻略、情報サイト
ストリートファイター6 格ゲーマートーク 【格ゲー】『俺を獲れ』ウメハラがデータ収集のGeminiさんに厳しい対応をしていた理由が判明！「オレ自身が自分のプレイをデータ収集に近い感じでSF4から見てた」「だからこそ言いたい。メチャレベル低いすよって」 今回は、先日おこなわれたウメハラさんの企画「俺を獲れ」での、配信裏話を取り上げます。コメント欄の読者さんから情報を提供してもらいました。 取り上げるのは、SFL2021のデータを収集し、分析した情報を紹介していたGemini（ジェミニ）さんに関する話です。 以下、配信書き起こしです。 ソース元リンク：俺を獲れ振り返り（ウメハラさんのツイッチチャンネル） （アーカイブ50分付近のトーク） トークが長かったので要約で済ませようと思ったのですが、あまりに良い話が出てきたので結局書き起こした部分もあります。カギ括弧内は全てウメハラさんの発言です。 ウ
CCCがT会員規約やプライバシーポリシーを改定－他社データと組み合わせた個人情報の利用・「混ぜるな危険の問題」 : なか2656のblog
１．CCCがT会員規約などを改定 Tポイントやツタヤ図書館などを運営するCCC（カルチュア・コンビニエンス・クラブ株式会社）の１月15日付のプレスリリースによると、同社はTポイントの個人情報・個人データの利用規約・プライバシーポリシーなどを一部変更したとのことです。 ・Ｔ会員規約等、各種規約の改訂について｜CCC ２．「他社データと組み合わせた個人情報の利用」の明確化 そのプレスリリースでは、CCCが個人情報・個人データの利用方法として新たにプライバシーポリシーなどに明確化したという使い方が説明されています（T会員規約４条６項）。 ・T会員規約 改訂前後比較表｜CCC これは、おおざっぱにいうと、CCCが他社から他社の個人データを受け取り、CCCの持つ個人データと突合して分析・加工した個人データまたは統計データを生成して利用するというものですが、これは個人情報保護法上の委託スキームの、いわ
今起きている革命、「因果革命」とは - Qiita
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた他、最後にもまとめたため、本記事を読む価値がありそうかの判断には先にそちらを読んでもらってもいいかもしれません。しかしながら、因果革命ないし統計的因果推論は学ぶ価値のある分野です。本記事を読まなくても下記に挙げた書籍を未読の方はぜひ一読してみてください。Qiitaでも因果推論についての記事はいくつもあります。しかし、私が感動した点を明示化した記事は見当たらなかったため本記事を投稿しました。 この記
東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月28日版)
(※ 新しい予測を公開しました→ 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (7月5日版)) 東京の感染者数を5週間ぶん予測した (6月21日版) の続き。まえがきは前回の記事でご覧ください。 前回の予測はかなり高い精度で当てることができました。日曜までの週単位では 3368人 の予測に対して 3342人 の現実となりました。 今回は、宣言解除による～6月27日の週の人流増を反映し、～7月11日の週の予測を上振れさせました。2人での飲酒が解禁になった影響は、ある程度は人流の増加に織り込み済みとみなしています。ただし、「3週前の感染者数の最大値」を予測に用いている性質上、上振れした週の感染者数は都民を緊張させ、3週後のブレーキにつながるので、全体としての影響は限定的です。新たに追加した～8月01日の週では、5月の大阪並みの緊張感にワクチンの効果も加わって急減速するも、デルタ株を減らすにはまだ及ばな
児童手当使途の調査報告書が間違っているようなので、厚生労働省に電話しました - おたまの日記
ひとつ前のブログで、児童手当についての話題をとりあげました。 www.shiratamaotama.com 簡単にまとめると下記のようになります。 日経新聞による報道 ・児童手当を「大人の小遣いに充てる」「使わずに残っている」人は年収600万～1000万円未満で39%、1000万円以上では49% ・これをふまえ、財務省は高所得者への児童手当廃止を含めた見直しを要請する 私が調べたこと ・児童手当の使途についての国の調査は、H24厚労省「児童手当の使途等に係る調査報告書」しかなさそう ・この調査報告書では、世帯年収1,000万円以上で児童手当を「大人のおこづかい」にしている割合は0.9％しかない。「使わずに残っている」17.1％と足しても18％であり、日経新聞の報道とは数字がかけ離れている 前回のブログを書いた後で、さらに発見したこと そして2019年10月9日の財政制度等審議会資料（財務省
ナメクジの出現を予測する！- 市民科学と最新統計の融合
外来種問題は突然に 2014年7月某日、札幌市の円山原始林で私が出会ったのは、体長15cmもの巨大な豹柄のナメクジ、マダラコウラナメクジでした。私はそれを知っていました。過去に一度だけ、ドイツ・ドレスデンの森の中で見たことがあったからです。北欧原産のナメクジがどうしてここに？ 慣れ親しんだ円山の森に現れた、不似合いな新参者との突然の出会いに、目眩がしました。私の知る北海道の生態系は、これからいったいどうなってしまうのか？ 我々ヒトの生活への影響は？ 体長15 cmほどのマダラコウラナメクジ 市民のブログが教えてくれた 予期せぬ出会いに衝撃を受けた私は、研究室に戻るや否や、飛びつくように現状を調べ始めました。わかったことは、マダラコウラナメクジが2006年に茨城県で最初に侵入・定着が確認されたということ、さらに2010年には福島県、2012年には長野県にも侵入し勢力を拡大しているということで
勤労統計問題の原因は「COBOLプログラムのバグ」 – アゴラ
厚生労働省の毎月勤労統計調査についての特別監察委員会の報告書が出され、樋口委員長の記者会見が行われた。疑問も残るが、おおむね事実関係は明らかになった。焦点になっている東京都の大企業の抽出調査については次の通り： 2003年5月22日付の事務連絡に「事業所規模５００人以上の抽出単位においては、今回から全国調査でなく、東京都の一部の産業で抽出調査を行うため注意すること」と書かれている。この事務連絡は雇用統計課長の決裁をへて他部局にも公式に伝達されており、隠蔽の事実はない。 当時の担当課長は「抽出調査としたことについて、覚えていないが当時自分が決裁したと思われる決裁文書を見たらそのように残っていたのでそうなのだと思う。ただ、抽出していたとしても労働者数に戻す復元を行っていれば問題ない」と供述しているが、この復元が行われた形跡がない。 システム改修を行った担当係によると「外部業者等に委託することな
乱数にコクを出す方法について
深津 貴之 / THE GUILD / note @fladdict アニメーションの監修で、「 Random();の代わりに、(Random()+Random()+Rrandom()+Random()+Random())/5.0f; を使うと、動きにコクが出る」と言ったら、ピュアオーディオ扱いされるのですが・・・これは根拠のあるアルゴです。 2016-11-03 11:29:43 深津 貴之 / THE GUILD / note @fladdict 乱数のコクをチューニングする話をすると、なぜピュアオーディオ扱いされるのか？ みんな乱数の波動を、もっと体で感じようよ。全然ヴァイブレーションが違うよ。 2016-11-03 11:36:47
エラーページ - ヤフー株式会社
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5分でわかるベイズ確率
ベイズ統計学の基礎概念からW理論まで概論的に紹介するスライドです．数理・計算科学チュートリアル実践のチュートリアル資料です．引用しているipynbは * http://nhayashi.main.jp/codes/BayesStatAbstIntro.zip * https://github.com/chijan-nh/BayesStatAbstIntro を参照ください． 以下，エラッタ． * 52 of 80：KL(q||p)≠KL(q||p)ではなくKL(q||p)≠KL(p||q). * 67 of 80：2ν=E[V_n]ではなくE[V_n] → 2ν (n→∞). * 70 of 80：AICの第2項は d/2n ではなく d/n. * 76 of 80：βH(w)ではなくβ log P(X^n|w) + log φ(w). - レプリカ交換MCと異なり、逆温度を尤度にのみ乗す
進撃の巨人を読んだことない人がデータだけでキャラを推測してみる - あんちべ！
はじめに 最近超人気の漫画として私のTwitter TLを賑わす作品、その名も「進撃の巨人」。 これだけ人気なんだからきっと面白いに違いないのですが、 なんか絵が怖そうだし、人がバンバン死んでてグロいっぽいという噂を聞くので、 なんとか漫画を読まずに、それでいて進撃の巨人のキャラについては知りたい、 そう願う潜在的進撃の巨人ファンも全国に70万人くらいいらっしゃると思います。 そこで、データから進撃の巨人にどんなキャラが登場するか推測してみましょう。 扱うデータとして、pixivのタグ情報を利用します。 商品レビューコメントなどとは違い、ファンの創作活動がダイレクトに反映されるサービスなので、 そこに付与されるタグ情報は、ファンの熱（過ぎる）いメッセージが込められているに違いありません。 今回、以下のような縛りを入れています。 1．勿論原作は見ない 2．pixivのタグ情報は参照するけど、
むしろ数式が苦手だけど統計を勉強したいという人はRをやるといいかもしれない - Line 1: Error: Invalid Blog('by Esehara' )
はじめに なぜか唐突にRブームが俺の中でやってきてしまってどうしようもないので、Rの本を注文しまくってたりしていたら、下のような本の山が出来てしまいました。 これらの本を付箋でペタペタしながら読み進めていくうちに、段々とRというのはどういう言語で、どういう風に勉強するといいのか、という方針が固まってきたので、ここにメモをしておきます。 Rとはどのような言語か 一言で、しかも乱暴に言ってしまうならば「統計に特化したPHP」というのが一番雰囲気を伝えられるかもしれない。いや、PHPの悪評は知っているし、ガチでRをやっている人にとっては嫌がられることもわかっているけど、あえてそういう説明が、あくまで入り口としてはわかりやすいのではないかと。 どういうことかというのを言い訳します。 自分が読んだ感じだと、統計というのは、「何らかのデータ」と「分析するためのツールとしての数式」と「その数式が意図する
ベイズの定理 - 数学・・・統計学分野
ベイズの定理 いま、ベイズの定理が熱い。古典的確率論の一つの定理であるが、現在、検索エンジン でよく利用される Ｇｏｏｇｌｅ の高いヒット率を支えたり、Ｉｎｔｅｌ や Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ におけるアプリ ケーション開発の数学的基礎として注目を集めているらしい。 どのような形でベイズの定理が応用されるのか、大いに興味があるが、浅学の身で想像 の域を越えない。ベイズの定理自身は驚くほど単純で、ある方は定理そのものは覚えなく てもいいと断言するくらい、自ら直ぐに導ける程度のものである。 ここでは、このベイズの定理について、いくつかの話題を眺めてみようと思う。 「５回に１回の割合で帽子を忘れるくせのあるＫ君が、正月に Ａ、Ｂ、Ｃ ３軒を順に年始 回りをして家に帰ったとき、帽子を忘れてきたことに気がついた。２軒目の家 Ｂ に忘れて きた確率を求めよ。」 これは、以前、早稲田大学で出題された入試問題で
データサイエンティストのつくり方
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステム
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日本の深刻な殺人離れ
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