坂口博信さん、成田賢さんが2024年6月22日放送のJ-WAVE『ゆう坊とマシリトのKosoKoso放送局』の中で初期『ファイナルファンタジー』シリーズなどを手がけた天才プログラマー、ナーシャ・ジベリについて話していました。 （鳥嶋和彦）やっぱり当時は（開発が）早いよね。 （坂口博信）最長で10ヶ月ですね。 （Naz Chris）ドラクエも早かったんですよね。 （堀井雄二）1なんか半年ぐらいで、2もそのぐらい作っていて。すぐ出したからね。で、3」でやっと1年かかったという話なんで。 （Naz Chris）当時のファミコンのゲームって、そんなもんなんですか？ 平均的に1年以内で開発できるんですか？ （堀井雄二）容量が少ないんでね、分量がなかったんだよね。1で64KBしかないんで。そこに絵を入れて、音楽を入れて、プログラムをしてっていう。 （坂口博信）そうですね。成田が言ったようにナーシャって
アンケートには、数値で回答をする設問があったり、自由記述の回答をする設問があったりすることが一般的です。 そして、数値の回答に関しては、集計して性別や年代など回答者の属性ごとにスコアを比べたり、質問間の相関を調べて、分析を進めることが可能です。 一方で、自由記述の回答の場合、膨大なテキストデータを眺めるだけで終わってしまったり、アンケートを見た人の主観的な気付きをまとめただけで分析が終わってしまい、「データに基づいた気付き」を得るまでには至らないことも少なくありません。 そこで、今回は自由記述のアンケートデータがあったときに、有用な情報や気付きを得るために実施すべき4つの分析手法を紹介いたします。 1. 頻出単語のカウント 自由記述のテキストデータがあったときに、データ（文章）は「単語」に分け、それぞれの単語の出現回数を集計（定量化）することで、データの中にあるパターンや特徴を掴めるように
Intelの工場建設地で6000年前の遺跡が発見される
半導体大手のIntelはドイツのザクセン＝アンハルト州の州都であるマクデブルクで、半導体製造拠点の「最先端半導体ファブメガサイト」を建設中です。この最先端半導体ファブメガサイトの建設予定地で、新石器時代の墳墓などを発見しました。 Burial mounds and a chariot grave. Archaeologists discover a Neolithic burial landscape on the Eulenberg near Magdeburg https://idw-online.de/de/news830373?ftag=YHF4eb9d17 Intel's Germany chip fab site yields discovery of 6,000-year-old burial mounds — no word yet about potential cons
顧客セグメンテーションのために使える3つの分析手法 マーケティングをはじめとするビジネスの世界では、顧客一人一人に合わせて最適なコミュニケーションを取れることが理想的ですが、コストや労力の観点で、そのようなことは現実的とは言えません。 一方で、顧客を共通の「属性」や「行動」をもとに、いくつかのセグメントに分けられれば、それぞれのセグメントに合わせて効果的なコミュニケーションを取ったり、そのセグメントに最適な施策を実行できるようになります。 そこで今回は、顧客に関する購買・行動・属性・アンケートなどのデータがあったときに、顧客セグメンテーションのために使える3つの分析手法を紹介いたします。 K-means クラスタリング: 顧客の属性や購買履歴をもとにセグメントに分ける 例えば、以下のように1行が1人の回答者を表し、列に数値型の情報をもつアンケートの回答のデータがあったときに、人が1人1人の
ということで、今回は、空気の洗車屋さんの施工技術「Dr.BAZOOKA!洗浄」について紹介しようと思います。 車のエアコンの臭いが気になる方や埃やカビ、ダニなどのアレルギーをお持ちの方、喘息の方などにとてもおすすめできるサービスです。 空気の洗車屋さんの施工場所・時間・事前確認事項 空気の洗車屋さんは、依頼すると専用の洗浄道具を積んだ車で自宅まで来ていただけるので、とても便利です。 「空気の洗車屋さん」のサイトから車両の情報や住所、連絡先、希望施工日時などを入力し、申し込みを行うと、以下のような内容のメールが送られてきます。 事前の準備・確認事項など、注意点を青字にしているので、確認していきましょう。 つー 様 お世話になっております。 空気の洗車屋さん運営事務局の●●と申します。 この度はご依頼を頂きまして誠に有難うございます。 ご依頼を頂きましたお車ですが、 BMW 3シリーズ 201
【本ページではプロモーションが含まれています。】 どうもｎｏｂです😊 ブログご覧いただきありがとうございます。 アウディＱ５ エンジンオイル交換 エンジンオイルは、純正オイル使用 オイルフィルター交換 関連記事 アウディＱ５ エンジンオイル交換 型式 LDA-FYDETA 2000ccのディーゼル車になります。 エンジンオイルは、純正オイル使用 使用するエンジンオイルは、アウディ純正ロングライフエンジンオイルです。 0W-30のガソリン、ディーゼル兼用オイルになります。 交換サイクルは１５０００ｋｍ毎に一度ですが５０００ｋｍ毎に点検が推奨されています。 欧州車は、規格のあったエンジンオイルを使用しないとエンジントラブルに発展するケースがありますのでオイル選びは重要です。 規格外のエンジンオイルを使用するとオイル消費が多くなったりトラブルの原因になる他、メーカーの保証整備が適用外になる事も
KMeans gives slightly different result for n_jobs=1 vs. n_jobs > 1 <!-- If your issue is a usage question, submit it here instead: - StackOverflow with the scikit-learn tag: http://stackoverflow.com/questions/tagged/scikit-learn - Mailing List: https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn For more information, see User Questions: http://scikit-learn.org/stable/support.html#user-questions
車のバッテリー交換 - 旅するCrosscub
車のバッテリー交換！ 2年前の11月、何の前触れもなくバッテリーの電力不足でエンジンがかからなくなりました。 ビックリするくらい何も前触れがないもんなんですね。 セルを回すと「カチカチカチカチカチカチ」と鳴るだけでブウォン！とエンジンはかかりませんでした。 車を動かすためにはバッテリー交換しかありません。 仕方ないのでバッテリーを買うことにしました。 で、前回交換したバッテリーが何だったかAmazonの注文履歴を見て確認しました。 その前に、純正や国産有名メーカーの価格をネットで検索してみると・・・15,000～20,000円！！もするんですよ。 えーー、高いー。 と考えて、前回購入したバッテリーの価格を再確認。 発見したのが、 ↓ こちら。 SUPER NATTO （スーパーナット）自動車用バッテリー（充電制御車対応）95D26L (55D26L,60D26L,65D26L,70D26L
Durdraw - ANSI, ASCII and Unicode Art Animation Studio for Linux
▄▄▄▄▄▄▄ ▀ ▀██████▄▄▄▄ ▄▄▄▄ ▀████▀ ███▀▀▀█▓▓▓▌ ▄▓▌ ▒▄▄ ▄▄▄ ■ ▓▓▓▓ ▓▓▓▓▌ ▓▓▓▓ ▐▒▒▒▌ ▒▒▒▌ ▒▒▒▒▌ ▄▄ ▀▀ ▀▀ █████▄█▌ ░░░█ ▐░░░█ █░░░ ▐████ ▐██▌ ▄░░░▀ ▄███▓ ▓▓▓▓███ ▐███▌ ▐████ ▐░░░▌ ░░░░ ▐▒▒▒ ■░░▄▄ ■██▀▓▓▓ ▄▓■ ▄ ▄▄▄■▀▀▓▒▓▓ ▐▒▒▒▌ ▐▒▒▒▒ ▐▓▓▓▌ ▓▓▓▓ ▐▓▓▓ ▓▓▓▓▄▀▒▒▒▒▄▄▓▓▓▌ ▐░▒▌ ▄▓▓▓▓▀▓▓███░░▌ ████ ▄████▀_ ▀███▄▄███▀ ░ ███▌ ░ ████▌▐░░▒▒▒▀▀░▓ ▀▀ ▐▒▀█▓▒▀▀▀▀▓▓▒▒ ▐████▀▀▀▀ ▄▄▓▓▄▄ ▀▀▀▀ ▄▒▒▄▀▀▀▀ ▀.▀▀▀▀▀ ░▓█░░░▀▀ ■ ■
生成AIを使ってトピックモデリングをやってみる
はじめに トピックモデルとしてLDA(Latent Dirchlet Allocation)モデルを使って文章からトピックを特定しようと試みたことがありました。 しかし、LDAモデルの出力である各トピックを構成する単語群が、前処理やモデルのパラメータによってはトピックを推測しづらいものになることがあることやトピックのラベルまでは付けてくれないことから、他の手法を試してみたくなりました。 調べてみると、生成AIを使ってトピックモデリングをやっている論文があり、それを参考に、文章から各トピックを構成する単語群を抽出することと単語群にトピックラベルを付けることをやってみました。 プロンプトは、基本上記の論文に記載されているものを日本語に翻訳し、さらにトピックラベルをつけることを加えています。 仮のストーリー 飲食店を経営していてカスタマーレビュー上で特に話題となっていることを抽出して経営に活かし
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
坂口博信 ナーシャ・ジベリの天才的プログラミングを語る
自由記述のアンケートデータがあったときに実施すべき4つの分析手法 - Qiita
顧客セグメンテーションのために使える3つの分析手法 - Qiita
空気の洗車屋さん｜愛車のエアコン洗浄に超おすすめのDr.BAZOOKA!洗浄
アウディQ5 エンジンオイル交換 （LDA-FYDETA） - 気ままなﾊﾞｲｸ生活
難問データセットSWE-benchとは？AIによるプログラミング能力の新たな評価基準