GA4連載第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
Google アナリティクス（以降「GA」）の利用停止が2023年6月末と残り9ヶ月をついにきりました。Googleは代替ツールとしてGoogle アナリティクス 4（以降「GA4」）を提供しており、多くの企業がGA4への移行を始めています。 support.google.com しかし「GA4は難しそう」であったり「今はまだGAが使えるから大丈夫」ということでGA4の移行を行っていないサイトも多いのではないでしょうか。3回シリーズとして、GA4の導入や設計など数多くの案件に携わっている株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）がGA4に関しての連載を寄稿させていただくことになります。 全3回の内容は以下の通りとなります 第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由 第2回：オウンドメディア担当者がGA4を導入するための初期設定と活用するべきレ
データ統括部AI基盤部の竹村( @stakemura )です。本記事では、このたびリリースされた、自分の声をキャラクターの声に変換できるWebサービス VOICE AVATAR 七声ニーナ を支えるバックエンド技術についてお話しします。 本サービスはDelight Boardという部署横断型のプロジェクトにて、1000人を超える社員投票により自分の案がまさかの採択となったことがきっかけとなります。幸運にも、百戦錬磨のプロジェクトメンバーに助けられ今日のリリースを迎えましたが、採択当時は人脈も信用貯金も何もない入社一年目の思いつきにすぎず、言い出しっぺである自分の力不足によりタイトなスケジュールでの開発となってしまいました。本記事では、その限られた開発期間の中で、自分が何を考えて実装したかを中心にお伝えします。 サービングに求められる要件 七声ニーナの音声変換はブラウザから受け取った入力音声
GA4連載第2回：オウンドメディア担当者がGA4を導入するための初期設定と活用するべきレポート（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
Google アナリティクス（以降「GA」）の利用停止が2023年6月末と残り9ヶ月をついにきりました。Googleは代替ツールとしてGoogle アナリティクス 4（以降「GA4」）を提供しており、多くの企業がGA4への移行を始めています。 support.google.com しかし「GA4は難しそう」であったり「今はまだGAが使えるから大丈夫」ということでGA4の移行を行っていないサイトも多いのではないでしょうか。3回シリーズとして、GA4の導入や設計など数多くの案件に携わっている株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）がGA4に関しての連載を寄稿させていただくことになります。 全3回の内容は以下の通りとなります。 第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由 第2回：GA4を導入するための初期設定と活用するべきレポート 第3回：「オウ
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ぼくのかんがえる最高のレポーティング基盤 @AWSで実践！Analytics modernization
VOYAGE GROUP Zucks DSPレポーティング基盤をどのようにして作ったかの話。 https://pages.awscloud.com/JAPAN-event-OE-20210624-AnalyticsModernization-reg-event.html ディメンションモデリング https://zenn.dev/pei0804/articles/dimensional-modeling スタースキーマ（基礎） https://zenn.dev/pei0804/articles/star-schema-design 複数スタースキーマ https://zenn.dev/pei0804/articles/multiple-star-schema ファン・トラップ https://zenn.dev/pei0804/articles/datawarehouse-fan-trap
はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの宮本（@tm73rst）です。普段は主にZOZOTOWNのホーム画面や商品ページにおいて、データ活用やレコメンド改善のプロダクトマネジメントを行っております。 近年ビックデータ社会と言われる中、データドリブンという言葉をよく耳にします。ZOZOTOWNのホーム画面は、ホーム画面の各パーツごとにViewable Impression（以降、view-impと表記）を取得できるようになったことでデータドリブンな評価や意思決定が促進されました。 本記事では特にZOZO独自のview-impの設計とview-impを用いてどのようにホーム画面を改善しているかについて紹介します。データドリブンな施策の推進を検討している方に向けて、本記事が参考になれば幸いです。 本記事におけるViewable Impressionの定義 本記事ではホーム画面のvi
イオンリテールが、快適な買い物環境を実現するために「AIカメラ」の活用を進めている。2021年5月、「イオンスタイル川口」（埼玉県川口市）に導入したのを皮切りに、70店舗にまで拡大（22年11月末時点）。22年度末には約80店舗に導入予定だ。
GA4連載第3回：「オウンドメディアサイト × GA4」で見るべきKPIや分析方法（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
Google アナリティクス（以降「GA」）の利用停止が2023年6月末に迫ってきました。Googleは代替ツールとしてGoogle アナリティクス 4（以降「GA4」）を提供しており、多くの企業がGA4への移行を始めています。 support.google.com しかし「GA4は難しそう」であったり「今はまだGAが使えるから大丈夫」ということでGA4の移行を行っていないサイトも多いのではないでしょうか。3回シリーズとして、GA4の導入や設計など数多くの案件に携わっている株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）がGA4に関しての連載を寄稿させていただくことになります。 全3回の内容は以下の通りとなります。 第1回：オウンドメディア担当者がGA4に移行するべき4つの理由 第2回：オウンドメディア担当者がGA4を導入するための初期設定と活用するべきレポート 第3
アクセス解析ツールである「Google アナリティクス」。多くの企業で利用されており、皆様の会社も導入しているのではないでしょうか。そんなGoogle アナリティクスに新しいバージョン、「Google アナリティクス4 （以下：GA4）」が登場して1年半経ちました。また今までのGoogle アナリティクスの計測停止が2023年7月1日（有償版は2023年10月1日）とアナウンスされました。 「GA4って聞いたことはあるけどなんか全然画面が違うんだって？」「今までのGAと何が違うの？」「導入することのメリットは？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。本記事ではメディアサイトにとってのGA4導入の価値や注意点を、HAPPY ANALYTICSの代表取締役で、Googleアナリティクス関連の著書も複数上梓している、小川卓氏が紹介いたします。（編集部） GA4は今までのGoogle ア
PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2019-2020年】
連載目次 ※本稿には新バージョンがあります。2021年に向けてのアップデート記事（2020年12月16日公開）はこちらです。 本稿は、ディープラーニング（深層学習）に関心があるビジネスマンから、これから始めてみたいというエンジニア、既に取り組んでいる実務経験者まで、幅広い人に向けて書いた。よって、初歩的な内容も含めつつ説明していくのでご了承いただきたい。 ディープラーニングを実装する場合、フルスクラッチでゼロからコードを書くのは非効率なため、専用のライブラリ／フレームワークが用いられるのが一般的だ。ディープラーニングが流行してから直近4年ほどの間に、次々と新しいフレームワークが登場した。現在、主要なものを挙げると、 TensorFlow： 2015年登場、Google製。一番有名で、特に産業界で人気 PyTorch： 2016年登場、Facebook製。この中では新興だが、特に研究分野で人
今回のテーマは「分析基盤をうまく組織に浸透させる方法」です。 「分析基盤を浸透させていく上で、分析基盤を担う組織(分析基盤組織)がどのように形を変えていったか」という内容です。組織設計の参考になれば幸いです。
オウンドメディアサイトの評価に役立つGoogle Analytics 4のカスタムレポート作成ガイド（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 Google Analytics 4には多様なレポートや機能が備わっており、どれを利用すれば良いか迷うことが少なくありません。複数のレポートを行き来しながら見るのも手間ですし、改善に直接役立ちにくいレポートや指標もあります。 そこで今回は、オウンドメディア向けのGA4カスタムレポートの作成方法と見方について紹介いたします。まずはこのカスタムレポートを見ておけば、各記事の評価が適切に行えるようになります。 カスタムレポートとは？ 作成するカスタムレポート カスタムレポートを見る上でのポイント カスタムレポートの作成方法 最後に カスタムレポートとは？ GA4のレポート内にある機能で、任意のディメンションと指標を選んで表を作成することができます。必要な項目だけを表示することができるため、必要なデータに絞り込むことが可
同時に書いた"基礎編"では、若干細かい内容になるのでこちらのポストに記載することにしました。ただ、この内容もただいろんな記事をまとめただけの、"やや実践編"です。大切な真実、本物の実践、一番新しい方法、最先端、は常にプロダクトの現場にしかありません。また、こういう基礎が全部知りたい人はY Combinatorのスタートアップスクールがおすすめです。2015-2019、全部見て欲しいです。 基礎編はこちらです。 PMFをはかるとき(見つけるときも同じですが)、対象となるユーザーが、友達や近しい人だと正しいフィードバックをくれない可能性が高いです。無料ユーザーについても同じです。ユーザーは、自分との距離が遠くなり、お金を払っていればいるほど、正しいフィードバックをくれます。 1. 先行指標 1-1: Sean Ellis test. このプロダクトが明日なくなったら困るか? DropboxやE
先日、Google より Google アナリティクス (ユニバーサル アナリティクス) の終了とGoogle アナリティクス 4 (以下 GA4)への準備についてアナウンスがありました。それを受けて、はてなブログでは以下の告知にて、GA4の対応予定を案内いたしました。 本日、はてなブログにGA4の設定を追加いたしました。設定方法について詳しくはこちらをご確認ください。 help.hatenablog.com ユニバーサルアナリティクスとは別に設定のフォームを提供しておりますので、同時に計測することも可能です。GA4とユニバーサルアナリティクスは計測のタイミングに違いがあるなど、数字に差異が発生することが多いです。つきましては、ユニバーサルアナリティクスは設定したままで、GA4の設定も追加することをおすすめいたします。 また、はてなブログの設定からGA4の設定を行っていただくだけで*1、ブ
機械学習を「社会実装」するということ / Social Implementation of Machine Learning
機械学習を「社会実装」する際に待ち受けている罠と、その解決方法の考察です。 ※この資料は、東京大学グローバル消費インテリジェンス寄附講座（GCI）2020 Summerの講義で使用したものです。 https://gci.t.u-tokyo.ac.jp/gci-2020-summer/ ※2023年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2023 ※2022年版を公開しました。 https://speakerdeck.com/moepy_stats/social-implementation-of-machine-learning-2022
Data Platform Meetup の登壇資料です。 https://data-platform-meetup.connpass.com/event/142822/
食べログEDA
食べログEDA.md 食べログEDA 3.6点の壁は本当にあるのか Link スクレイピングのコード import os import sys import bs4 import requests import time import json from hashlib import sha256 from pathlib import Path import random u = 'https://tabelog.com/tokyo/A1301/' def scan(u, page, chi): hs = sha256(bytes(u, 'utf8')).hexdigest()[:16] print('try', u) if Path(f'comps/{hs}').exists(): return headers = {'User-agent': 'Mozilla/5.0 (Macint
ウェブサイトのアクセス解析にはGoogle Analyticsがよく利用されますが、サイトの訪問者についての情報をGoogleに教えたくないという人もいるはず。「umami」は、Google Analyticsの代わりとして利用できる無料のオープンソースアクセス解析ツールです。 umami https://umami.is/ umamiの利用は無料ですが、自分でサーバーを立てて運用する必要があります。インストール手順を解説したページによると、インストールからアプリの起動までは数個のコマンドを実行するだけでOKとのこと。なお、データベースサービスとしてMySQLかPostgreSQLのどちらかが必要です。 インストールが完了したらブラウザからサーバーにアクセスしてログインします。初期ユーザーネームは「admin」、初期パスワードは「umami」に設定されています。 「Setting」の「We
Puppeteer +Lighthouse +GitHubActionsで認証付きWebアプリのWebperfを定期計測
Puppeteer + Lighthouse + GitHub Actions を使って Web アプリのフロントエンドパフォーマンスを定期計測するプロジェクトを作ってみたら良い感じだったので紹介です。 何を作った？ このように GitHub Actions 上で 認証付きの Web アプリに対して Puppeteer 介し Lighthouse を定期実行し、結果を Datadog に送信するプロジェクトを作りました。 実際にそのプロジェクトの計測値を使った Datadog のダッシュボードはこちらです。 Webperf の主要指標をページ別に時系列で表示しています。 サンプルプロジェクトはこちらにあります。 以降で実装について簡単に解説します。 Puppeteer + Lighthouse によるパフォーマンス計測 Puppeteer + Lighthouse によるパフォーマンス計測
背景 はじめまして、JX通信社でインターンをしている原田です。 近年深層学習ではモデルが肥大化する傾向にあります。2020年にopen aiが示したScaling Laws（[2001.08361] Scaling Laws for Neural Language Models） の衝撃は記憶に新しく、MLP-Mixerが示したように、モデルを大きくすればAttention構造やCNNでさえも不必要という説もあります。（[2105.01601] MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision） しかし大きな深層学習モデルを利用しようとすると、しばしば以下のような問題に悩まされます。 推論速度が問題でプロダクトに実装不可能 GPU/TPUはコスト上厳しい プロダクトの性質上バッチ処理が不可能（効率的にGPU/TPUが利用できない） 例えばJX通信社
Universal Analytics(UA)からGoogle Analytics4(GA4)ではページビューという概念が結構変わっています。 同じページにUAとGA4と設置 同じ発火タイミングでやっています。また、特にクロスドメイン設定などは行っていません。 GA4では最大5秒程度のページ閲覧が必要 UAの場合、ページが呼び出されてタグが動いた瞬間にページビューがカウントされます。一方でGA4ではUAのタグ発火から5秒程度遅れてから発動するようです。 UAのタグ発火は1.93秒 GA4のタグ発火は6.94秒 多分Googleがページビューという概念を、少なくとも5秒閲覧した状態と定義したのだと思われます。 今まで解析する際に、PV数が2以上や3以上といったセグメントを切って「真面目に回遊しているセッション」だけを洗い出す技が有りましたが、GA4からは特に意識する必要もなくなったように思え
最近噂のノーコードAIモデル開発ツール Node-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog
はじめに こんにちは。イノベーションセンター、テクノロジー部門、データ分析コンサルティングPJの更科です。 この記事では、2022年12月08日にβ版フリートライアルキャンペーンが始まったNode-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析などをしてみようと思います。 Node-AIは時系列データの分析をするNTT Communicationsの内製開発サービスで、製造業を中心に様々な領域で活用されています。Node-AIについて詳しくは「ノーコードAIモデル開発ツール Node-AI」や「ノーコードAI開発ツールNode-AIの紹介」をご覧ください。 読んでほしい人 ノーコード(ローコード)AI開発ツールに興味がある人 時系列データの可視化に興味がある人 因果分析、特徴量重要度、要因分析に興味がある人 伝えたいこと Node-AIを使ってデータの様々な情報を可視化できる！ No
生活者ターゲティングの時代は終わり、エコノメトリクスによるマーケティングが台頭する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Mediamodifier from Pixabay) 実はもう1年以上前のことなのですが、LinkedInで以下の記事を見かけて「おー、ようやくこういう意見が公の場に出てくるようになったんだな」と思ったのでした。原文は英語ですが、短い文章なので英語が不得手な方でも各種翻訳サービスなどを使えばサクッと読めるのではないかと思います。 で、何故そういう感想を抱いたのかというと「個人的にはもう2017年ぐらいからほぼ同じことを考えていたから」です。しかし、広告マーケティング業界（特にオンライン広告）では長年に渡り「個々の顧客にone-to-oneで訴求できることこそが最重要」という考え方が主流となってきていて、近年のパーソナライズド広告や見ようによってはレコメンデーションもその流れに沿って隆盛を誇ってきたアプローチとも言えます。そこに満を持して一石を投じる形になったのが、上記
統計的因果推論とデータ解析 / causal-inference-and-data-analysis
統計的因果推論の解釈と、実際の運用における注意点をまとめた資料です。 先日、closedな勉強会で発表したものを一部改変したものです。 twitter : @tomoshige_n mail : tomoshige.nakamura@gmail.com �注）一部、わかりやすさを厳密性よりも優先した部分があります。厳密性などを求める方は、文献等をあたってください。
Building a more private web: A path towards making third party cookies obsolete
$200K 1 10th birthday 4 abusive ads 1 abusive notifications 2 accessibility 3 ad blockers 1 ad blocking 2 advanced capabilities 1 android 2 anti abuse 1 anti-deception 1 background periodic sync 1 badging 1 benchmarks 1 beta 83 better ads standards 1 billing 1 birthday 4 blink 2 browser 2 browser interoperability 1 bundles 1 capabilities 6 capable web 1 cds 1 cds18 2 cds2018 1 chrome 35 chrome 81
専門家いらずの ソニーのAI予測ツール！ 専門家でなくても簡単に操作でき、 データから予測を算出するソフトウエアです。 Prediction Oneとは 「Prediction One」は、ソニー社内のAI教育にも用いられるAI予測分析ツールです。 機械学習やプログラミングなどの専門知識がなくても数クリックの簡単な操作で予測分析が実現できます。 勘や経験に頼りがちだった業務をAIで行い、業務効率化や属人化解消のサポートをします。 シンプルで簡単 自動モデリングで 高精度な予測 予測の理由が わかる デスクトップ版・ クラウド版の環境で 利用可能 複数メンバーでの 共同作業が可能
ウェブページを見ている人の目線の動きをトラッキングした2006年の調査で「インターネットで公開されている記事の文章を端から端まできっちり読む人は極めてまれ」ということが示されました。それから10年以上が経過し、インターネットは大きく変化しましたが、人のウェブページの見方は変化したのか？ということで、新たな調査結果が公開されています。過去にはあまり見られなかったウェブサイトのレイアウトや目線パターンの存在が明かされており、インターネット上で物を書いたり公開したりする人に非常に役立つ内容となっています。 How People Read Online: New and Old Findings https://www.nngroup.com/articles/how-people-read-online/ 2006年、ウェブサイトのユーザービリティについて調査を行うニールセン・ノーマン・グループ
Google データポータル作成例：弊社(HAPPY ANALYTICS）の場合 - Real Analytics （リアルアナリティクス）
HAPPY ANALYTICSではGoogleデータポータルを利用して、自社の状況をモニタリングしています。どういったデータポータルを作成しているのか？全12ページの内容を紹介＆解説しますね。 参考になるかは分かりませんが、こんな感じの数値見ているのか、くらいの気持ちでご覧いただければ！ ページ１：月別KPI数値 ページ２：目標数値レポート（半期） ページ３：リード獲得レポート ページ４：リードから商談レポート ページ５：新規取引先責任者レポート ページ６：商談情報 ページ７：コーポレート集客 ページ８：コーポレート広告 ページ９：コーポレートサイト内 ページ１０：Twitter ページ１１：Facebook ページ１２：ブログ ページ１：月別KPI数値 メインのスライド。弊社ではファネルとして 弱リーチ⇒強リーチ⇒有効人数⇒商談数⇒売上 を設定しており、その数値がまず記載されています。
Auroraはcookieを使わない完全オープンソースなWeb解析ツールです。GAを始め多くのアクセス解析ツールが行う個人情報収集を行わず、アクセスした全員を匿名ユーザーとして扱う、というプライバシーフレンドリーな解析ツールです。 100％OSSとなっており、有償サービスなども用意しておらず、常にソースコードを開示しており、ユーザーへのプライバシーの配慮だけでなく開発者にも安心して使える解析ツールとなっています。 Next.js、Tailwind.css、Knex.jsで作られています。ライセンスはMITとの事。 個人的にもそろそろGA卒業したいなと思いつつも重い腰が上がらず。ブラウザやメールサービスなど出来るところから脱Googleを試みつつもなかなか難しいなという印象です。時間を作って試していきたいと思います。 Aurora
オウンドメディア運営時に設定しておくと便利なGA4 探索レポート３選（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 前回の記事ではオウンドメディアサイトの評価に役立つカスタムレポートを紹介いたしました。 business.hatenastaff.com カスタムレポートは記事単位の評価などを把握する上で便利な機能で、記事の採点に向いています。しかし、記事の採点をするだけでは、改善案に繋がるとは限らず「点数」の差もよくわかりません。よりユーザーを集め、読んでもらい、成果に繋げるコンテンツを増やしていくためには「分析」を行うことが大切です。 そこで役立つのがGoogle Analytics 4 の探索機能です。 探索機能を利用すると、様々な形式のレポートを作ることができます。ユーザー単位の行動を見たり、継続訪問をチェックするということも可能です。 今回はオウンドメディアを訪れるユーザーの理解を更に一段高めるために作成するべき探索レ
はじめに データ分析：実用系 Kaggleで勝つデータ分析の技術 ウェブ最適化ではじめる機械学習 データ分析：因果推論 入門 統計的因果推論 計量経済学 大人の教養 世界標準の経営理論 科学的に正しい筋トレ 最強の教科書 落合務のパーフェクトレシピ はじめに 今回は、特にドメインを指定せず、読むと間違いなく誰にでも勉強になるであろうと感じた書籍を紹介します。 データ分析：実用系 Kaggleで勝つデータ分析の技術 Kaggleで勝つデータ分析の技術 作者:門脇 大輔,阪田 隆司,保坂 桂佑,平松 雄司発売日: 2019/10/09メディア: 単行本（ソフトカバー） "Kaggleで勝つ"と題名にはありますが、データ分析、特に予測モデルを作るようなケースで重要な基礎知識が実践的に学ぶことができる非常に良い本となっています。例えば、交差検証といえば、基本的には汎化誤差の推定量として統計学の本に
Apple、Google、マイクロソフト、Mozillaらがブラウザ間の相互運用性を測定し改善するためのプロジェクト「Interop 2023」を実施中
Apple、Google、マイクロソフト、Mozillaらがブラウザ間の相互運用性を測定し改善するためのプロジェクト「Interop 2023」を実施中 World Wide Webにとって、業界標準に対応した高い相互運用性と特定のベンダに依存しない多様なベンダによる実装は、どちらも重要な要素です。 しかし、複数の主要なWebブラウザがそれぞれ、つねに進化し続けるLiving Standardとして策定されているWebの標準の実装を実現しつつ、同時に高い相互運用性も保つというのは容易なことではありません。 そこで主要なブラウザベンダであるApple、Google、マイクロソフト、Mozilla、インクルーシブテクノロジーのコンサルティング企業であるBocoup、オープンソースに関するコンサルティング企業であるIgaliaの5社は、Webブラウザの互換性を測定し改善するためのプロジェクト「I
Google アナリティクス ユニバーサル アナリティクスの終了に関するはてなブログの対応について - はてなブログ開発ブログ
2022年4月27日 Google アナリティクス 4 の設定を追加しました 詳しくは下記の告知をご参照ください。 staff.hatenablog.com 以下元の記事 先日、Google より Google アナリティクス ユニバーサル アナリティクス(以降 ユニバーサルアナリティクス)の終了とGoogle アナリティクス 4 (以降 GA4)への準備についてアナウンスがありました。2023年7月1日をもって、新しいヒットの処理が停止される旨*1が記載されています。 support.google.com はてなブログでは、設定画面にて簡単にユニバーサル アナリティクスを導入できる設定を提供しており、多くのユーザー様にアクセス解析ツールとしてご利用いただいております。つきましては、はてなブログにおける、GA4に関する今後の方針について説明いたします。 はてなブログのGA4対応について 現
『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』は「みどりぼん」に取って替わる次世代の統計モデリング＋ベイジアン入門書 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ここ2ヶ月ぐらいに渡って多くの方々からご著書をご恵贈たまわっているのですが、そのうちの一冊がこちら。かつて計量時系列分析を学んでいた頃に僕も大変お世話になった、Logics of Blueブログの馬場さんの手による『RとStanではじめるベイズ統計モデリングによるデータ分析入門』です。 実践Data Scienceシリーズ RとStanではじめる ベイズ統計モデリングによるデータ分析入門 作者:馬場 真哉出版社/メーカー: 講談社発売日: 2019/07/10メディア: 単行本 以前はベイズ統計モデリングの入門書というと「みどりぼん」こと『データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)』一択でしたが、皆さんもご存知のように既にメンテされていないWinBUGSを使っているなどout-of-dateな要素が多く、近年はこれに替わる良書
第16回日本統計学会春季集会での発表資料です。 https://confit.atlas.jp/guide/event/tjss2022spring/top https://ies.keio.ac.jp/events/17173/ 講義や共同研究のご相談はブログのお問い合わせ欄にご連絡ください。 https://yuzutas0.hatenablog.com/
今回は、メルカリのAnalyticsチームの中でも主にビジネス分析やマーケティング分析を行うGrowth Analytics Teamからの記事です。 Analyticsチームは、以下のミッションを通じて事業に貢献するチームです。 Provide actionable insights and help people make better decisions（実行可能なインサイトを提供し、より良い意思決定の支援を行う） Democratize data and empower everyone with analytics（データの民主化を推し進め、皆の分析力を高めていく） そんなAnalyticsチームで、"効果検証 虎の巻"なるものを導入しました。主な狙いは以下の2点です。 Analyticsチーム内の暗黙知を集約して言語化・浸透させることによる、メンバーのアウトプットの質の向上 誰
(2022/03/18更新）「Google アナリティクス４」に関してよくあるQ&Aを40個まとめました！ - Real Analytics （リアルアナリティクス）
データ分析に関する投稿Advent Calander 2021の企画に参加！貴重な機会をいただき感謝。最後の一枠をいただきました。 qiita.com 「Google アナリティクス 4」がリリースされてから早１年。SEM Technologyさんの調査によると上場企業の日本での導入率は13%。私の周りや弊社の案件でもGA4周りがとても増えてきました。 datastudio.google.com そんな中、GA4に関して様々な質問を受けてきました。今回はよくあるQ&Aを40個をまとめましたので、ぜひ参考にしてみてください。 Q1：なんで「GA4」って名前なの？ A1：Google アナリティクスがスタートしてから15年。今まで大きなバージョンアップが複数回ありました。その時は特に名前は変更がありませんでした。今回は今までの最大級の変化ということで、過去のバージョンに番号をつけて、後付で「４
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ウェブページを読む人の視線はどう動くのか、ウェブデザインやコンテンツ作成に役立つ調査結果が公開中
cookieを使わない完全オープンソースなWeb解析ツール・「Aurora」
データ分析って何したらいいの？ マーケターに必要な「データ活用７つの視点」 | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2021 Summer
（データを扱う）ビジネスマン全てにおすすめの本 - HELLO CYBERNETICS
民間企業におけるデータ整備の課題と工夫 / 20220305
より良い意思決定の支援をするための"効果検証 虎の巻"｜Mercari Analytics Blog
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