実践 統計モデリング入門 【1. 概要・目次】 - ほくそ笑む
【宣伝】2016/09/14 このページに来た方へ。あなたが求めている本はこれです。 StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R) 作者: 松浦健太郎,石田基広出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/10/25メディア: 単行本この商品を含むブログ (10件) を見るまずこれを予約してから下記を読むといいです。 【宣伝終】 はじめに 統計モデリングは今後ますます重要になってくる技術です。 現在、Web 上には統計モデリングに関する様々な優良記事があります。 それらの記事は、完成したモデルをスマートに提示しているものが多いようです。 しかし、実際の統計モデリングの現場は決してスマートなものではなく、様々な泥臭い試行錯誤を行いながら地道にモデルを構築していきます。 この一連の記事では、最終的なモデルの完成形をいきなり提示するのではなく、モデル構築の手順をスッテプバイス
「Web解析ツール」は死に、「Predictive First」へと移行する - 絶倫ファクトリー
新卒でWeb系企業に入ってから6年間、webサイト改善の仕事に携わってきたけれど、いわゆるこの業界で言われる一般的な「Web解析」のやり方というのは、もう時代遅れなのではないかとこの半年くらい考えている。正確に言えば、Adobe Analytics（以下AA）やGoogle Analytics（以下GA)といった「Web解析ツール」を使ってWebサイトの課題を見つけて改善点を洗い出し云々……と言ったやり方は古いものになりつつあるのではないか、という話だ。 点の改善 線の改善 AAやGAといった従来のWeb解析ツールの弱点は、サイト全体でユーザがどのように動いているのか、つまりサイト上でのカスタマージャーニーを把握できないことだ。直帰率の高い入口ページを見つけて改善する、CVしているユーザがよく見ているページを見る……これらは基本的に課題がある、またはCVに寄与していそうな「点」を見つけて、
［1］データ分析基盤の選び方、今やDWHはクラウド一択
我が社も社内データを活用して業績を高めたいのだが、さて何から手を付ければいいのか…。 昨今のビッグデータ分析の盛り上がりで、さまざまな企業の方からこんな悩みを打ち明けられることがあります。それも、企業のトップ層から、事業部門や情報システム部門など現場の方まで、悩みの中身は様々です。 例えば情報システム部門の方なら「情報システム部門としてビッグデータに取り組みたくとも、経営陣や事業部門を説得して巻き込んでいくのが大変で…」「そもそも事業部門の方で、どのような分析が効果的かを明らかにしてくれないと、導入するITツールを選定しようもない」と嘆きます。 その一方で、事業部門の方は「ビッグデータ分析には興味があるが、情シス（情報システム部門）と話すのは大変だし、かといって自分にはシステムの知識はないし…」「ウチは店舗出身のメンバーが中心なので、データ分析のスキルを身につけさせるのは難しそう」といった
仮想化製品多数に「ゲストVM脱出」の脆弱性、影響は極めて重大
悪用された場合、攻撃者がゲスト仮想マシン（VM）から抜け出してホストシステムにアクセスし、任意のコードを実行できてしまう恐れがある。ホストシステムの他に、そのホスト上で実行されている他の全てのVMにアクセスできてしまう可能性もあるという。 この脆弱性は幅広い仮想プラットフォームに影響が及び、デフォルトの設定に対して攻撃が通用し、任意のコードを実行される恐れがあるという点で、過去に見つかった他のVMエスケープの脆弱性とは異なるとCrowdStrikeは指摘。悪用されれば企業などの知的財産や個人情報といった情報の流出につながりかねないと警告している。 脆弱性はハイパーバイザーのコードベースに存在することから、ホストOS（Linux、Windows、Mac OS）に関係なく影響を受ける。また、ゲストOSにも左右されない。 影響を受けることが確認されているベンダーはQEMU、Xen Project
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