はじめにこんにちわ、UKIです。 金融引き締めによって株式投資に苦しい期間が続いていると思いますが、いかがお過ごしでしょうか。 今回は少し長めの記事を書いてみましたので、お付き合い下さい。 結論だけ知りたい方は、目次の「株のトレーディング手法まとめ」まで飛んでください。 マケデコについて本記事は、マケデコ&J-Quants Advent Calendar 2022の最終日の記事となります。 マケデコとは、Market API Developer Communityの略称で、簡単に言うと「東証が公式データを提供しますので、しっかり相場分析して投資に活かしてください」というコミュニティです。 ディスコードでのディスカッション、APIやラッパーに関する最新情報の共有、初心者や上級者向けのセミナーの開催などが行われています。 マケデコの協賛は、日本取引所（JPX）のデータ部門子会社である株式会社J
放送中のテレビ番組視聴率がリアルタイムで分かる。国内最大級のテレビデータを持つスイッチメディア運営。｢今｣みんなが視てる番組をTVAL nowでチェック。
【資料公開】目標設定の基本
みなさんこんにちは。@ryuzeeです。 2023年5月9日に開催されたNTT Com Open TechLunch #7「エンジニアリングマネージャーと目標設定」の登壇資料を公開します。 このイベントはNTTコミュニケーションズの社内ランチ勉強会を一般に公開しているものです。 ぼくは、NTTコミュニケーションズの技術顧問をしており、顧問業の一環として登壇しています。 多くの組織では、この時期に期初の目標設定を行っているのではないかと思いますが、目標設定の意味や位置づけ、それをどのように使うのか、評価や報酬との関係はどうなるのかといったことについて組織のなかで認識が揃っていることはまれです。 こうなると、人事制度のなかで目標設定をすると決められているのでめんどくさいけどやる、という感じになったり、目標設定が終わったら内容を綺麗さっぱり忘れて、期末になって「あー、そういえば……」みたいなこと
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はじめに — 機械学習帳
import torch x = torch.tensor([1., -1.]) w = torch.tensor([1.0, 0.5], requires_grad=True) loss = -torch.dot(x, w).sigmoid().log() loss.backward() print(loss.item()) print(w.grad)
NHKのニュースや番組をつくっている私たちが取材に込めた思いや取材手法などをお話します。一緒に「取材ノート」をつくっていきましょう。サイトはhttps://www.nhk.or.jp/d-navi/note/ 利用規約はhttps://nhk.jp/rules
Google Analytics(UA)が使えなくなるのはどのくらいヤバくて、いつまでに何をしたら良いのかの話。 - フジイユウジ::ドットネット
タイトルにも書いていますが、Google Analytics(UA)がもうすぐ使えなくなるんですよ。 GA4っていうのになるらしいんですが、自動で切り替わったりしないし、何もしてないと単に使えなくなるんですよ。知ってました？ ※追記※2023年になって 自動的にGA4プロパティが作成されることになりました。しかし、むしろ手動ではないことで混乱しているようです。切り替えではなくGA4プロパティが追加されるんですが、そのデメリットについてはググって調べてね。 (UA)っていうのはGA4ではない、これまで使われてきたGoogle Analyticsだと思ってください。やや正確ではないのですが「GA4という最新版ではないGoogle Analyticsはすべてサービス終了される」くらいのイメージで捉えてもいいです。 業務で関わってる人たちからはGA4移行についての記事やツイートがたくさん流れてきま
Mic King @iPullRank Ok, let's get this party started! A couple weeks ago I said I was publishing the most important thing I ever wrote. I was wrong. Documentation related to the Google Search algorithm leaked and I spent the weekend tearing it apart. ipullrank.com/google-algo-le… ✌🏾 2024-05-28 11:10:19 数週間前、私はこれまで書いた中で最も重要なものを発表すると言いました。それは間違いだった。 Google検索のアルゴリズムに関するドキュメントが漏洩したため、私は週末をかけてそれを徹底的に調
国会議員の過去発言をAIで分析し、政治的立場をまとめたサイト「KOKKAI DOC」をトロント大が発表（生成AIクローズアップ） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間の気になる生成AI技術・研究をいくつかピックアップして解説する連載「生成AIウィークリー」から、特に興味深いAI技術や研究にスポットライトを当てる生成AIクローズアップ。 今回は、大規模言語モデル（LLM）を活用して日本の国会議員のこれまでの発言を分析して政治的立場をまとめた研究「KOKKAI DOC: An LLM-driven framework for scaling parliamentary representatives」を取り上げます。 トロント大学に所属する研究者らが発表したこの研究では、議員の国会での発言から政治的立場を数値化し、視覚的に表現することで、有権者が選挙時に情報に基づいた判断をしやすくすることを目指しています。
chatGPTにアドバイスをもらったらデータサイエンスを知って1週間の友人がコンペで上位6.5%に入った話
先日、データ解析のセミナーを開催しました。 未経験の方でも、2時間で予測モデルを作成することができるハンズオンセミナーでした。 好評だったので、その内容をYouTubeにまとめたのでご興味ある方はご覧ください。 このハンズオンセミナーで予測モデルの作り方を知った友人がchatGPTにアドバイスをもらって、データサイエンスのコンペティションサイトに応募したところ、上位6.5%に入ることができたという報告を受け、驚愕しました。 chatGPTを上手く使えば素人がプロに勝つことも十分できるのだなと実感しました。 友人が参加したデータサイエンスのコンペは、SIGNATEの糖尿病予測問題でした。 以下のような進め方をしたとのことでした。 まず、問題の概要を説明して、どのように進めていけば良いかを確認したそうです。 そうすると、chatGPTからデータサイエンスの問題を解くための手順を一覧化してくれて
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
2013年の秋、その時の自分は30代前半だった。 衝動的に数学を学び直すことにした。 若くないし、数学を学びなおすには遅すぎると思って尻ごみしていたが、そこを一念発起。 というか軽い気持ちで。ぶっちゃけると分散分析とやらに興味を持ったから。 数学というか統計かな。 統計的に有意差があったといわれてもその意味がさっぱりだった。 一応、理系の大学を出てるので、有意差という単語をちょいちょい耳にはしていたが、 「よくわかんないけどt検定とかいうやつやっとけばいいんでしょ？」 くらいの理解だった。 で、ありがちな多重比較の例で、3群以上の比較にt検定は使っちゃダメだよっていう話を聞いて、なんか自分だけ置いてけぼりが悔しくなって、Amazonをポチッとしたのが全ての始まり。 あと、あの頃はライン作業の工員だったから、脳が疲れてなかったし。 そんなわけで、自分の軌跡を晒してみる。 みんな数学とかプログ
従来のGoogleアナリティクスである、ユニバーサル アナリティクス（以下UA）のサポートがいよいよ2023年7月に終了することが、先日アナウンスされました（※）。昨年対比やトレンドをチェックすることを考えると、2022年内できるだけ早めに次世代のGoogleアナリティクス（以下GA4）へ移行したいWebメディア運営者も多いかと思います。新しいツールの勉強や、既存システムの改修が必要な問題ではありますが、この機会を、データ収集・可視化の設計を見直し、日々の意思決定の共通言語としてデータを使いやすくするチャンスと捉えてみてはいかがでしょうか。 ※ Google、ユニバーサルアナリティクスのサポートを2023年7月1日に終了。早めのGA4移行を推奨 このnoteでは、前半でダッシュボードによるデータの可視化にコストをかけるべき理由を整理します。後半では、2021年秋に文春オンラインのダッシュ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? サブスクリプション型のビジネス、またはソフトウェアの世界ではSaaSと言われたりする、顧客が製品やサービスを継続的に利用するために購読するタイプのビジネスは一般的な売り切り型のビジネスとは収益構造が異なるため、ビジネスを成長させるために見るべき指標やチャートも違ってきます。 よくあるのは、この違いを意識せずに「売り切り型」のビジネスでよく使われる指標やチャートをモニターしていたがために、ビジネスの成長のきっかけをつかめなかったり、成長していると思っていたビジネスが急に傾き始めたり、成長の見通しを社内で共有、または外部の投資家にうまく説明
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慶應義塾大学経済学部で1994年に出題された問題が悶絶レベルでイイ問題なので一方的に称賛してみる : 世界史リンク工房
各校の過去問対策、受験対策のほか、世界史を理解する上で役に立つ視点や勉強法についての情報を随時更新していきます。 Twitter→https://twitter.com/HISTORY_LINKAD7 フォロー大歓迎です♪ ※ 目標に向けて頑張る受験生の皆さんの一助になればと思って頑張って更新し、情報もチェックしておりますが、人間ですのでミスなどが出ることもあります。当サイトの情報をご利用の際はあくまでも自己責任でお願いいたします。 ※ 問題解説では、著作権で怒られても困るので、解説に必要な最小限の問題概要のみを示してあります。あくまでも解答にいたるまでの「考え方」を示すためのものでありますので、過去問の正確な内容については各大学にお問い合わせいただくか、赤本買ってくださいｗ また、大手予備校のHP等からも閲覧できるかと思います。問題全てが手元にあった方がわかりやすいと思います。 ヘッダー
2022年カタールW杯、日本対クロアチアのレビュー、PKの話はないぞ念のため - pal-9999のサッカーレポート
はい、皆さん、こんにちは。 本日は先日行われた日本隊クロアチアのレビューをやっていきたいと思います。 PK戦での決着だったので、皆さんも消化できない部分も沢山あるでしょうが、PKは試合内容と全く関係がない要素なので、レビューでは扱いません。今回は試合内容の話にフォーカスしてお届けします。 クッソ長いので、暇な時に読んでください。チェンソーマンのアサの話並に長いです。 日本対クロアチア、スタメンと両国の守備の違いについて まずスタメンから。 スタメンですが、日本は３４２１で冨安と遠藤がスタメンに復帰してます。ワントップは前田、シャドーは鎌田と堂安。右WBに伊東が入ってる所が特徴ですね。試合前、「前半から堂安を使ってくるならポイチさんは前半をクロアチアに譲らない」と思ってたのですが、堂安がスタメンなのを見て、ポイチさんは前半から点取りにいくつもりだと確信しました。 ここまで日本代表はドイツ戦、
日本には、少子高齢化による労働人口の減少、地方と都市部、大企業と中小企業におけるデジタル格差といった課題があります。その課題をチャンスに変え、可能性を最大限開花させるための鍵が、デジタルトランスフォーメーションです。実際に、デジタルを最大限活用することで 2030 年までに日本で生まれる経済価値は年間で最大 67 兆 7000 億円にものぼり、そのうち約 43% にあたる年間最大約 30 兆円を中小企業が生み出すと試算されています（ *1 ）。 また、デジタルトランスフォーメーションを推進するうえで欠かせないのが、デジタル人材の育成です。 Google は本日、キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」を日本で開始しました。 本プログラムは、IT 分野でより専門性が高く需要のある職につくための、オンラインキャリアアッププログラムとして Google が
エンジニアがアプリ開発をガチったらAppStoreランキング1位と月収250万円を達成したお話（完全解説）｜けい@AI×個人開発
はじめにいつもお世話になっている方も、初めましての方も、この記事を見ようとしてくださり、ありがとうございます。 今回、完全専門外の素人エンジニアが、アプリ開発をして月100万円の不労所得を稼ぐ、という自分の中の一つの目標を達成することができたため、こちらを記事にさせていただいたところ、大変多くの方に見ていただき、大変嬉しく思っております。 今回は第二作目となる、前回の続きになります。 一作目をまだ見ていない！という方はこちらを見てください〜！ 一作目は、 なぜアプリ開発を始めようとおもったのか？ どのようなモチベーションで開発を続けられたのか？ アプリ収益化できていなかった時代にどう工夫して収益化したか？ などなどの内容になっており、アプリ開発をこれから始めようと考えられている方や、アプリ開発初心者の方に是非見ていただきたい内容になっております。 二作目は、『個人開発において、より戦略的に
「デイリーポータルZ」がサイト改善で入会数54.6％増！ ウェブ解析士マスターと語る裏話 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2022 秋
花王、三菱電機、パナソニックコネクトなどが登壇！2/4 オンライン開催 デジタルマーケターズサミット 2026 Winter【広告主・マーケター限定】 2025年12月17日 14:00
Google Analytics 4 ガイド
アクセス解析ツール「Google Analytics 4」の実装・設定・活用のための情報サイト 株式会社HAPPY ANALYTICSの代表、小川卓によって個人運営されています。
国の基幹統計「建設工事受注動態統計」の不正をめぐり、国土交通省の本省職員が受注実績を無断で書き換えて二重計上していたことで、2020年度の統計が約4兆円過大になっていた疑いがあることがわかった。実績…
GA4、導入しないといけないと思っていても、さっぱりわからんからやる気がしなくてどうしよう？ってなる時がありますよね。私も数か月前まではそんな感じでした。正直なところギリギリまで逃げ回りたかったんですが、そうもいかなくなったので勉強することに。 ではなんで「わからん」となってしまうのでしょうか？そこがわかれば対応もできるので「わからん」理由と解消法をまとめてみました。 「Google アナリティクス」と名乗っているところ ここがわからなくしている一番の原因です。Google アナリティクスと名乗っているので、今までのGoogle アナリティクスの延長線上にあるものだと思ってしまうんですが、全くの別物で生まれも育ちも違っています。 今までのGoogle アナリティクス UrchinはGoogleアナリティクスの元となった製品。グーグルに買収されGoogleアナリティクスがリリースされた後も、
2024年アメリカ大統領選では、トランプが選挙人・総得票数の両方で上回って勝利するとともに、議会選でも上院で共和党が過半数を奪還、下院でも伸長と、共和党が完全勝利する結果となった。 前回の大統領選では感想戦を書いたが、今回もそのリソースを使ってまた感想戦を書きたいと思う。今回もタイトルは全く同じでマイノリティの話である。今回もデータはNBCの出口調査を使い、2012（オバマvsロムニー）、2016、2020に加え2024を比較し、共和党側候補へ投票した比率をプロットした。トランプは《3回大統領選を戦った政治家》となり、3回分の比較はアメリカのこの10年の世相を否応なく描き出してしまう。 Race別2012-2024 アメリカ大統領選挙NBC出口調査 Race別の共和党候補へ投票した率今回目立つのは、それなりにボリュームがあるラティーノ層で大幅に支持を伸ばしたことであろう。アジアンやその他で
はじめに# データビジュアライゼーションとは，数値や文章などのデータに基づいた情報を，人間が理解しやすい形に視覚化する技術を指します． このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています． データビジュアライゼーション（に限らずデータ分析全般）の学習において重要なのは，分析対象のデータに興味を持てるかどうかです． 本書では約47年の四大少年誌のマンガ作品データを採用しているため，モチベーションを保ちつつ学習を進めることが可能です．
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、私がこれまでXで発信してきたデータサイエンスに関わるさまざまな分野のチートシートを一挙にまとめました。前処理、可視化、機械学習、深層学習、ベイズ・統計、さらにはその他の関連トピックまで、私が作成したものからネット上のものまで多岐にわたる内容を網羅しています。 それぞれのセクションでは、実践的かつ即戦力となる情報が詰まったチートシートを紹介しており、初心者から上級者まで幅広い層に役立つ内容を目指しました。 日頃からX（旧Twitter）を通じて、データサイエンスに関する知識や役立つリソースを共有していますが、今回の
中堅～大手サイトに「お金を払うので私のコンテンツをあなたのサイトに置きたい」という営業が広範囲に行われています。 指定されるコンテンツを置くだけで毎月固定額の報酬の他、そのコンテンツから発生したアフィリエイト収入の数割を払うという好条件が提示されていて、検討する会社も多くあるようです。これは2019年頃からごく一部の大手サイトで見られましたが、最近ではその営業を行う会社も増え、地方のメディアや地場企業などにも同様の営業が増え、拡大を続けています。 わたしはこの試みを、それぞれのサイトに寄生して価値を吸い取ろうとする「寄生サイト」と呼んでいます。 これは寄生される側に大きなリスクを伴います。自社サイトが大きなダメージを受ける可能性が高いため、検索流入が必要な場合この営業は絶対に受けてはなりません。 この記事では「寄生サイト」がどういう経緯で生まれたのか、そしてそのリスクについて説明します。
データ分析で用いるSQLクエリの設計方法
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編）
技術的負債を抱えたレガシーコード。変なメソッド名と入り組んだロジック、リファクタリングするならどちらが先？（前編） ソフトウェアの品質をテーマに研究をしている名古屋大学 森崎研究室は、ソフトウェアの技術的負債をなんらかの形で数値化する手法の研究の一環として、コードの読みにくさの原因となる要因などを分析した研究結果を発表するイベントをオンラインで開催しました。 今回発表された研究では、技術的負債を抱えたレガシーコードのリファクタリングで取り除かれた問題の90％以上が、メソッド名と実際の関数の動作が一致していない、あるいは関数名とコメントが矛盾しているなどの「命名的問題」、もしくは複雑で読みにくい多数の条件分岐や深いネストなどを抱えた「構造的問題」のいずれかであるという先行研究があることを踏まえ、どちらを優先してリファクタリングすると保守性や可読性が高くなるかを調査しています。 具体的には、命
朝日新聞が大阪大の三浦麻子教授（社会心理学）と共同でおこなったネット意識調査で、参院選比例区は国民民主党に投票するつもりだと答えていた人の2割が、5月以降に投票先を参政党に変えていたことが分かった。…
企業・組織に属している方向けの ChatGPTに代表される生成AI の社会・ビジネスへの影響を考えるお話です。 人とComputerの在り方が大きく変わったこれらも交えて。 それらが周囲にあふれ出すその日のために、今はしっかりと Prompt の仕方を学んでおきたいものです。そのためのサンプルも幾つ…
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
デイリーポータルZの有料会員が増えないのはなぜ？ CVが取れない理由をウェブ解析士マスターが分析 | 楽しく学ぶアクセス解析&サイト改善【DPZ×ウェブ解析士】 | Web担当者Forum
1週間かかった作業が1日に！ Gemini Notebookを無料で使い倒す活用術8選 7月29日 7:05 日本マイクロソフト、サイバーエージェント、文藝春秋、電通などが登壇！ 「生成AI × マーケティング フォーラム 2026」【8/27オンライン開催】 7月9日 13:20
「もう帰っていいよ」バキバキに心が折れたデータ分析の報告会。筆者はどうやって再び立ち上がれたか？｜松本健太郎
バキバキに心が折れた日報告会で、クライアントから「もう帰っていいよ」と言われた経験はありますか？ 私はあります！（得意気に言うことでは無いですが） 笑いながら怒る竹中直人さんのような、めっちゃ笑顔なのに発言に怒気を込めて「もう帰っていいよ」と言われました。 そう、あれは今から10年ほど前の2016年ごろ。某社で毎月行われていた施策報告会に広告代理店、製作会社、ツールベンダーが参加していました。ある月、１テーマとして「データ分析による施策の効果検証」が主催者である某社から求められ、筆者はツールベンダーの報告者として参加しました。 パワポで作ったスライドは、150枚超えだったと記憶しています。印刷した紙を配り、スライドも投影しながら説明していると、責任者クラスの偉い人から何度もツッコミを貰いました。 筆者「…というわけで、AとBを比較すると、Aが大きいと分かりました。そして次に…」 偉い人「ち
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR"
確率・統計をわかりやすく解説した、200ページ超えの長編スライド。 図解や具体例をふんだんに盛り込んだ直感的説明が秀逸。 数学カフェ 確率・統計・機械学習回 「速習 確率・統計」 https://t.co/8mGWUd8f4D https://t.co/VkDWjFjfWR
国土交通省の建設工事受注動態統計調査に不正があったと報道されているが、正確に把握している人はほとんどいないと思う。そこで、まとめる。 問題点は、「合算処理」と「二重計上」の2点。 このうち、重要なのが「二重計上」なのだが、先に「合算処理」から説明しよう。 ◆合算処理とは 合算処理とは、提出の遅れた月の調査票の数値を、後の月に合算して計上する処理のことである。 建設工事受注動態統計調査は、対象企業から毎月調査票を提出してもらう。この提出期限が対象月の翌月10日であり、非常に締め切りがタイトである。 だから、締め切りを過ぎて出されることが多々あった。 そうやって遅れて出された月の数値について、遡って修正するのも手間がかかる。 そこで、後の月に合算して計上していたのだ。 これは具体例で考えると分かりやすいので、下記のような例を想定してみよう。 ・ある企業は、1月分の調査票について、締め切り日（2
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊書きましたよ。 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に
データから「最も愛してくれているお客様」を特定して売上高が10倍に成長。高級宿泊予約サイトの「一休.com」に聞く、データドリブンなプロダクト運営と顧客を絞る理由。｜アプリマーケティング研究所
データから「最も愛してくれているお客様」を特定して売上高が10倍に成長。高級宿泊予約サイトの「一休.com」に聞く、データドリブンなプロダクト運営と顧客を絞る理由。 一休さんを取材しました。 株式会社一休 代表取締役社長 榊 淳さん、チーフディレクター 土屋 美佐子さん。⸺「一休.com」について教えてください。榊： 一休.comは「こころに贅沢させよう。」をコンセプトに掲げて、2000年に運営を開始した、高級ホテル・旅館の予約サイトです。 会社としては、消費者ニーズを捉えた事業を通して、世の中に「こころに贅沢」な時間を増やすことを目指しています。 例えば、プレミアムグルメの予約サイト「一休.comレストラン」や、贅沢体験をお届けする「一休.comスパ」など、様々なサービスを展開しています。 2012年から「データドリブン経営」を軸に、約10年で売上高が10倍以上に成長した。2024年3月
初めて使ったBIツールはLooker Studioのid:syou6162です。これまでTableau / Looker(≠ Looker Studio) / Metabase / Redash / Connected Sheetsなど色々なBIツールを触ってきましたが、不満は色々ありつつも個人的に一番しっくりきて愛着があるのはLooker Studioです。このエントリでは、その魅力と便利な使い方や注意点について書きます。例によって、社内勉強会向けの内容を外向けに公開しているため、内容の網羅性などは特に担保していないことにご注意ください。 Looker Studioの魅力 利用のハードルが限りなく低い & Google Workspaceとの連携が便利 複雑過ぎることができないので、諦めが付けやすい ちゃんとBIツールになっている Looker Studioの便利な使い方 多様なデータソ
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【保存版】株のトレーディング手法まとめ｜UKI
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源氏物語が好きすぎてAIくずし字認識に挑戦でグーグル入社 タイ出身女性が語る「前人未到の人生」 | Ledge.ai
ガラケーしか使えないデジタル音痴だった私が「GISでデータ分析」できるようになるまでの話｜NHK取材ノート
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キャリアアッププログラム「Google Career Certificates」日本版を開始
統計不正、4兆円過大計上か 20年度の全体5％相当 朝日新聞試算：朝日新聞
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参政の急伸、半数は国民民主から流入 比例区投票先、ネット意識調査：朝日新聞
Generative AI の衝撃 第5章 -2025年12月バージョン-
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
今度の「統計不正」は空前絶後の大問題だぜ - モノシリンの３分でまとめるモノシリ話
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Looker Studioの魅力と便利な使い方を紹介します - yasuhisa's blog
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