はじめに データ分析とデータ品質改善に従事してきた筆者が、SQLを用いた分析の基本である「ウィンドウ関数」の使い方とデータ品質の調査改善を行う手法をまとめてみようと思います。 こちらの記事は、SQLの知識向上と振り返りを主題としているので、ABC分析、バスケット分析、RFM分析などの「データ分析の手法」について説明している記事ではありません。(反響やコメントによって別投稿するかもしれません) 背景 SQLはエンジニアの大多数が利用しており、多くの方はWebサービス開発などでデータの登録画面や検索画面を作る際にSQLを利用したり、またはシステムの運用保守で障害の原因調査のためにSQLを利用して原因を特定すると思います。そのため、テーブル結合・サブクエリ・集計関数といったSQL構文は理解されている人が多いと思いますが、分析関数を理解して使っている人となると、ぐっと減ると思います。 私は以前、社
グロースマーケティング*1 の視点から見た、長期的な企業経営と持続的な収益成長を実現する鍵は、顧客を末永く継続的に結びつけることであり、そのために欠かせないキーワードが「ロイヤルカスタマー」です。 「ロイヤルカスタマー」とは、グロースマーケティングの視点から見た、長期的な企業経営と持続的な収益成長を実現する不可欠な要素です。顧客を長期間にわたり継続的に結びつけることは、今や企業の成功において欠かせません。 なぜなら、ロイヤルカスタマーとは購買頻度や購入額が高いだけでなく、快適で価値ある顧客体験（CX）を通じて、企業や製品に深い愛着と親和性を持ち続ける特別な顧客層を指すからです。これらの顧客は単なる消費者ではなく、ブランドとの強力な絆を築き、その絆を強化することで企業に多くの利益をもたらします。 このように、ロイヤルカスタマーは企業経営に不可欠な存在であり、その獲得と育成が長期的な成功と持続
（営業再開！）荒ぶり方が有名な桂浜水族館、ほしい物リストから届いたアイテムを大はしゃぎで使う様子をツイートし好評「贈った人もとっても嬉しいよね」
桂浜水族館 公式 @katurahama_aq Amazonほしい物リストから「タオル」が届きました！ プレゼントしてくださった方、見てください！もふもふテンくん！！ 愛に包まれて気持ち良さそう。 すっかり気に入ったみたいです！ pic.twitter.com/21z0rfM0XD 2020-05-08 16:20:24
必見！ なんだか凄いぞ「FSP」！！
Tweet 自粛ムードの高まりで、飲食店に行くのを控えているジャックです。 こうなってくると美味しそうな写真なども撮影出来ず、ブログ更新モチベーションも下がってくるので困ったものですね。 え？「お前そもそもあんま更新してねーだろ」ですって？ 返す言葉もございませんね。(^-^) こんな事を言っておきながら、来週あたりはしれっとお刺身の写真をアップしておりそうな気も致しますが、とにかく今はネタの砂漠状態。 安倍首相、是非ともここにもご支援を！ 100万円位で我慢しますので。 さて「こんなときには本を読もう」と、先日テレビでじゅんいちダビッドソンさんも言っておりました。 素晴らしい意見だと思います。 徒然なるままに、お勉強してみることにしました。 人気ブログランキングへ にほんブログ村 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ★ ポイントカードについて 皆さん
[レポート]『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』を開催しました | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発部のしんやです。 去る2022年03月11日(金)、『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』と第して、プレミアアンチエイジング様に御登壇頂く形でクラウドを活用したデータドリブンな組織づくりについて事例発表頂くセミナーを開催致しました。 【3/11（金）】事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術 | DevelopersIO このセミナーでは、プレミアアンチエイジング様によるDWH導入事例、及び導入に際して選定頂く形となった、クラスメソッドが提供するAWSなどのクラウドDWHを活用したデータ統合基盤サービス「カスタマーストーリーアナリティクス（CSアナリティクス）」についての紹介がなされました。当エントリではその内容についてレポートします。 目次
![[レポート]『事例に学ぶ、データ統合を効率化してデータドリブンな組織を作るためのAWS活用術』を開催しました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6de29832fb74d83eba15b9c8e4a666207f74d12b/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F02%2F220311_csa_webinar.png)
[レポート] Fivetran x BigQuery x dbt で実現する”モダン データスタック”の概要と導入事例 #GoogleCloudDay | DevelopersIO
2023年05月23日(火)〜25日(木)の3日間に渡って行われている『Google Cloud Day ’23 Tour』。 当エントリでは、23日に行われたセッション「Fivetran x BigQuery x dbt で実現する"モダン データスタック"の概要と導入事例」の内容をレポートします。 セッション概要 当セッションの概要情報は以下の通りです。 セッションタイトル： Fivetran x BigQuery x dbt で実現する"モダン データスタック"の概要と導入事例 登壇者： 瀬沼 裕樹氏(株式会社CloudFit 代表取締役) 林 祥子氏(Fivetran Inc. 営業 アカウント・エグゼクティブ) セッション概要： データ領域でトレンドになりつつある"モダン データスタック"。クラウド ネイティブな技術を利用することで、導入・運用コストを下げて、効率的にデータ活用を
![[レポート] Fivetran x BigQuery x dbt で実現する”モダン データスタック”の概要と導入事例 #GoogleCloudDay | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/673b177bbdbe3b285428f62ec338eef712c8dbcc/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Ffivetran-bigquery-dbt_1200x630.jpg)
PyMC-MarketingによるBayesian Marketing Mix Modeling - Qiita
この記事は確率的プログラミング言語 Advent Calendar 202317日目の記事です。 ゼミで勉強したStanとRでベイズ統計モデリング（通称：アヒル本）著者である @hankagosa 氏の開催するアドベントカレンダーに参加でき嬉しく思います。このような機会を用意していただきありがとうございます。 それでは本題に入ります。 はじめに 2023/4/6にPyMC-Marketingが発表されました。PyMCの派生ライブラリでマーケティング領域に特化しています。 PyMC Labs is excited to announce the initial release of PyMC-Marketing. Unlock the power of marketing analytics with PyMC-Marketing – the open source solution for
230 U-名無しさん 2023/02/10(金) 21:33:27 uIGRprvx0 https://twitter.com/00_n___/status/1623687036308979713?t=0w99YU5in1Odn2TUPGgyQA&s=19 https://twitter.com/Kao0150320/status/1623981829668892672?t=gwKLTCYrlkvZI0yQCRTmeA&s=19 https://twitter.com/mamotama0202/status/1624005953690669057?t=swpgR7ZZh6Nva8Fb0d17jg&s=19 もう少し検品しなよ ※湘南ベルマーレの2023ユニフォームに、エンブレムが付いていないという複数の報告あり まさかのまさかでエンブレム付いてませんでしたwwwww 超レアだと思うのでみ
0728 U-名無しさん 2024/03/23(土) 07:10:37 RFm/tC4c0 寺田農… 寺田農氏の訃報に接して 故人のジェフユナイテッドに対するご生前の愛情に深く感謝するとともに、謹んでお悔やみ申し上げます。https://t.co/rvA2NrfAJo#jefunited pic.twitter.com/Ezm4FRdQcq — ジェフユナイテッド市原・千葉（公式） (@jef_united) March 23, 2024 0733 U-名無しさん 2024/03/23(土) 08:23:53 +VHhSTetd みのりちゃんに😭っ菊 0734 U-名無しさん 2024/03/23(土) 08:38:35 QFLKB2Ejd みのりさんに昇格見てほしかった 0735 U-名無しさん 2024/03/23(土) 08:38:54 M3F7N22O0 あーあ みのりちゃんに昇
あにまーれ公式🍩黒猫ななし on Twitter: "宇森ひなこにつきまして、 誠に残念ですがVtuber活動を引退することをご報告させていただきます。 本人の体調を考慮し引退配信は行いませんことをご理解ください。 10/10（木）23:00 - 因幡はねるch にて、 あにまー… https://t.co/Rfm5GL7pMx"
宇森ひなこにつきまして、 誠に残念ですがVtuber活動を引退することをご報告させていただきます。 本人の体調を考慮し引退配信は行いませんことをご理解ください。 10/10（木）23:00 - 因幡はねるch にて、 あにまー… https://t.co/Rfm5GL7pMx
2020年4月14日、オンラインで「モーメントを掴む！ ユーザー行動とLTVの可視化でマーケティング戦略をアップデートせよ！」が開催されました。マーケティングにおいて顧客の行動データ活用が必要とされる時代のマーケティング戦略とは何か？ DX（デジタルトランスフォーメーション）推進をテクノロジーで支援するCDP（カスタマーデータプラットフォーム）「INTEGRAL-CORE」を提供する、株式会社EVERRISE取締役の伊藤孝氏がプレゼンしました。 モーメントを掴むマーケティング戦略 伊藤孝氏：EVERRISE（エバーライズ）の伊藤と申します、よろしくお願いいたします。本日は、LTV（Life Time Value：顧客生涯価値）の可視化の必要性とモーメントの活用方法に関して、話をさせていただければと思います。最初に弊社の紹介と、弊社のツールであるCDP「INTEGRAL-CORE（インテグラ
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、顧客の潜在的な購買特性を加味してLTV（life time value）を予測するための統計モデルについて紹介します。 こちらは大阪大学 櫻井研究室との産学連携において開発されたモデルです。 顧客の潜在的な購買特性を検出する pLTVモデルは、RFM指標（Recency, Frequency, Monetary）を用いてLTVを予測する統計モデルです。 詳しくは過去記事[1]にまとめています。 本研究では、例えば「夏季/冬季, 平日/休日」といった時系列による特徴的な購買行動を抽出することで、マーケティング的な示唆出し、およびpLTVの精度改善を実現します。 提案手法では、各顧客の購買行動を商品カテゴリ, 時系列（購入日）の両面から分析し、いくつかの重要なトピックに分類します。 具体的には、購買ログを顧客ID（𝑢）,
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
RT-1:マルチモーダルなロボティクス基盤モデルへの期待 ~Robotics Transformer 1~ | TRAIL
はじめにみなさんこんばんは1． TRAILの小林聖人です． 「基盤モデル×Robotics」のAdvent Calendarにご参加して頂き, ありがとうございます！ 本記事は東京大学松尾豊研究室のサブグループであるTRAILのテックブログでご紹介させて頂いております！ 今回の記事では，Robotics at Google, Everyday Robots, Google Research, Brain Teamが提案した 「RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale」 を紹介します． arXivには2022年12月14日(日本時間)に投稿されています。 この記事が2022年12月15日投稿なので、かなりホットな話題ではないでしょうか？ 私の専門はもとより制御、メカトロニクス、ロボティクスなのですが、 AI領域（知能
1. はじめに Researchグループの片野です。 UXResearchといえば定性分析を主な分析手法としているResearcherが多い中で、「データ分析×UXリサーチ」の分析手法でユーザー体験の最大化の数値化を目指しています。 定性・定量分析に限らずプロダクトの改善提案に必要なのは、説得力のあるデータを挙げることでもありますが、それ以前に自社サービスを利用するユーザーを正確に把握していることが重要な基礎になります。 顧客分析を行うにあたってよく使われる手法として、デシル分析やセグメンテーション分析などもありますが、今回はユーザーを正確に把握するのに用いる分析手法である、RFM分析について説明します。また、最後の方に少しだけデシル分析と比較して、なぜRFM分析の方がユーザーの把握に適しているかも紹介していきます。 2. RFM分析とは RFM分析は以下の3つの指標を使い、ユーザーの分析
『あつまれ どうぶつの森』の文化成熟にともない、ゲーム内「卒業式」や「結婚式」も進化していく - AUTOMATON
『あつまれ どうぶつの森』は、新型コロナウイルス感染拡大の世界情勢に伴い爆発的な人気を博しており、コミュニケーションゲームとしてだけでなく、他人とつながるためのバーチャル空間として利用されている。島を行き来することで一緒の時間を過ごす一般的な楽しみ方に加えて、現実でおこなわれているはずだったリアルイベントをゲーム内で実現する動きが、発売直後から見られていた。新型コロナウイルスの影響で中止にせざるをえなかった大事なイベントが、仮想空間である『あつまれ どうぶつの森』内でおこなわれているのだ。発売から1か月以上が経過し、プレイヤーもさまざまなアイテムやアイデアを得て文化が成熟してきている。その文化の成熟と共に、ゲーム内儀礼イベントも進化しているようだ。 まず『あつまれ どうぶつの森』のゲーム内リアルイベントの先駆けとなった誕生日会。誕生日といえば企画の自由度が高く、リアルイベントの中では、もっ
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、顧客生涯価値を予測するための統計モデルについて紹介します。 pLTVの求め方マーケティングにおける顧客評価のための重要な指標として顧客生涯価値（life time value, LTV）が広く使われています。 LTVを高精度に予測できるようになると、適切なマーケティング活動を通して優良顧客との長期的な関係構築が可能となります。 LTVを予測するにあたり、次のように要素を分解します。 pLTV = 生存確率 × 期待購買回数 × 期待購買金額 これらの3要素を推定するためのモデルとしてBTYDモデル[1]が提案されています。 BTYDモデルはECビジネスのような都度払いで売買が行われる取引を想定しています。 （サブスクリプション型のサービスでは期待購買回数と期待購買金額が一定であるため、生存時間解析などを用いて契約期間を推定す
ＡＶ新法違反疑い初立件、映像制作会社役員を再逮捕
アダルトビデオ（ＡＶ）に出演した女性に契約書を交付しなかったとして、警視庁保安課は、ＡＶ出演被害防止・救済法違反容疑で、映像制作会社役員、角谷貴史容疑者（５０）＝東京都品川区＝を再逮捕した。容疑を認めている。６月に施行された同法違反容疑での立件は全国初。 ＡＶ出演被害防止・救済法は、女性が出演を強要されることを防ぐため議員立法で成立。出演者に契約書を交付して内容を説明することを制作者側に義務付けている。 再逮捕容疑は今年８～１０月、自身が制作、出演するＡＶに出演した２０～５０代女性３人に対し、出演契約事項が記された契約書を７回にわたり交付しなかったとしている。 角谷容疑者は、先月、インターネット動画サイト「ＦＣ２」に無修正ＡＶをアップロードしたとして、わいせつ電磁的記録陳列の疑いで逮捕、起訴された。捜査を進める中で、一部の作品について、契約書を渡していなかったことが発覚したという。
「チャットGPT」で生成AIが一気にブレークしたように、家庭用ロボットも実用化の時期が近づいているかもしれない。そう考えられる理由を3つ、説明しよう。 by Melissa Heikkilä2024.04.23 2 15 この記事は米国版ニュースレターを一部再編集したものです。 ロボット工学が始まって以来、この分野の究極の目標は、家事をこなすロボットを作ることだった。しかし、長い間、それは夢でしかなかった。ロボット工学の研究者たちは、研究室でパルクールのような目を見張るようなことをロボットにさせることはできた。だが、そのためには通常、厳重に管理された環境で綿密な計画を立てる必要がある。そのため、子どもやペットのいる家庭や、間取りが千差万別で、あらゆるものが散らかっている家では、ロボットが確実に動作するのは難しい。 ロボット工学者の間で、「モラベックのパラドックス」と呼ばれる有名な観察事象が
NISTのリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは ～第1回 SP800-37 Rev2とリスクマネジメントフレームワーク（RMF）～ | NTTデータ先端技術株式会社
NISTのリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは ～第1回 SP800-37 Rev2とリスクマネジメントフレームワーク（RMF）～ Tweet はじめに 2018年12月にNIST（米国国立標準技術研究所）からリスクマネジメントのフレームワークを定めた文書SP800-37 Revision 2が公開されました。 当文書は、2014年に公開されたSP800-37 Revision1の修正版であり、4年ぶりの改訂となります。 本コラムでは、リスクマネジメントフレームワークとは何か、 Revision 2への改訂で何が変わったのかを見ていきたいと思います。 1.SP800-37 Rev2のリスクマネジメントフレームワーク（RMF）とは リスクマネジメントフレームワーク（RMF：Risk Management Framework）とは、組織や情報システムにおける情報セキュリティリスク（プ
【画像】 授業用ジェンダーレス水着を開発 「ＬＧＢＴＱ＋」に配慮 今夏から導入開始 1 名前：ベクルックス(東京都) [ﾇｺ]：2022/06/09(木) 21:38:20.91 ID:x5ZuO/KP0 ジェンダーレス水着が開発された「体形や肌を露出したくない」生徒の思い反映 性の問題に限らず 「ＬＧＢＴＱ＋」に配慮したジェンダーレス制服が注目されている中、学校の水泳授業用として男女のデザインを同一にした「ジェンダーレス水着」が開発された。学校用水着大手「フットマーク」（本社・東京）による「男女共用セパレーツ水着」で、今夏に発売される。 性別を意識せずに水泳授業に参加でき、従来の水着に対する不安を払しょくする狙いがある。同時に、ジェンダーの問題に限らず、「体形や肌をあらわにしたくない」という生徒の声も反映されている。選択は自由であり、あくまで選択肢の一つとなる。 「男女共用セパレーツ水着
優良顧客を抽出する - 叡智の三猿
ハチがぶんぶん飛んでいる 前回のブログではＳＮＳを活用したバズマーケティングについて書きました。 www.three-wise-monkeys.com バズマーケティングとは 企業がＳＭＳなどを活用し人為的にクチコミを発生させることで、商品やサービスの特徴や感想などを周りに広めていくマーケティング手法。 バズという言葉は、スラングです。バズは「Buzz」の英単語を指します。 「Buzz」はハチがぶんぶん飛んでいる様子を指しています。 Bees are buzzing.（ハチがぶんぶん飛んでいる） ぶんぶんぶんハチがぶんぶん飛ぶありさまをマーケティングにたとえて「人ががやがやとうわさを広めていく」のが、バズマーケティングです。 バズマーケティングは拡散するイメージを持ったと思います。 １：５の法則 バズマーケティングと対照的なマーケティングが１９９０年代から活用されているデータベースマーケテ
気持ちに余裕があると、解説も多めです。 ＩＴパスポート試験の令和元年秋問題を解いていき ます。問題の解き方や考え方をなるべくわかりやす く、解説してみる連載です。 問５ 材料調達から商品販売までの流れを一括管理して、供 給の最適化を目指すシステムはどれか。 ア ＡＳＰ イ ＣＲＭ ウ ＥＲＰ エ ＳＣＭ 問６ 行政機関の保有する資料について、開示を請求する権 利とその手続などについて定めた法律はどれか。 ア 公益通報者保護法 イ 個人情報保護法 ウ 情報公開法 エ 不正アクセス禁止法 問７ 事業環境の分析などに用いられる３Ｃ分析の説明とし て、適切なものはどれか。 ア 顧客、競合、自社の三つの観点から分析する。 イ 最新購買日、購買頻度、購買金額の三つの観点か ら分析する。 ウ 時代、年齢、世代の三つの要因に分解して分析す る。 エ 総売上高の高い順に三つのグループに分類して分 析する。
AMD Ryzen CPUに新たな脆弱性『ZenHammer』。Zenシリーズアーキテクチャに影響 | ニッチなPCゲーマーの環境構築Z
脆弱性の概要見つかった脆弱性は『ZenHammer』と名付けられた『Rowhammer』の亜種。チューリッヒ工科大学の研究者らにより発見されました。この脆弱性を悪用されることで、権限を昇格されたり、機密データ(暗号鍵など)を窃取される恐れがあります。 研究者らの手持ちのPCで検証したところ、Zen 2 (Ryzen 5 3600X) / Zen 3 (Ryzen 5 5600G) / Zen 4 (Ryzen 7 7700X)でこの脆弱性の影響を確認できました。 AMDの対応AMDはZenHammerのセキュリティページを公開しました。現在、脆弱性の評価を行っており、評価が完了次第、最新情報を提供する予定とのことです。 また、ZenHammerを含むRowhammer系統の脆弱性への対策として、実施できる場合は以下の緩和策を推奨しています。 ECCメモリを使用する1倍を超えるメモリリフレッ
製品 : REALFORCE MOUSE / RFM01U11 | REALFORCE | 日本製プレミアムキーボードの最高峰
マウスでは世界初採用 静電容量無接点方式の左右ボタン Realforce キーボードでは約19年の実績を持つ静電容量無接点方式スイッチを世界で初めてマウスの左右ボタンに採用。チャタリングを起こさない構造と5000万回以上の高耐久性だけではなく、他のマウスにはないフェザータッチと呼ばれる指に優しい押し心地と静音性を実現します。一般のマウスに使用されているマイクロスイッチとは異なり、指に強い反発力や振動を与えない極上のクリック感により、指への疲労感を軽減します。
[2023年6月21日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO
さがらです。 Modern Data Stack関連のコンサルタントをしている私ですが、Modern Data Stack界隈は日々多くの情報が発信されております。 そんな多くの情報が発信されている中、この2週間ほどの間で私が気になったModern Data Stack関連の情報を本記事でまとめてみます。 ※注意事項：記述している製品のすべての最新情報を網羅しているわけではありません。私の独断と偏見で気になった情報のみ記載しております。 Modern Data Stack全般 You don't need the Modern Data Stack to get sh*t done HightouchのCofounder兼CEOであるTejas氏による記事ですが、最新のModern Data Stackのツールを導入することが最優先ではなく、最優先事項はビジネスの関係者と緊密に連携して、デ
![[2023年6月21日号]個人的に気になったModern Data Stack情報まとめ | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e696404619eb3f6e7bf57f8e876300be7b794def/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F05%2Feyecatch_moderndatastack_1200_630.jpg)
Arduino互換のIoT開発ボード「FunDisc」がKickstarterに登場し、出資を募っている。 FunDiscは、30のセンサーとデバイスを搭載した円形Arduino互換ボード。複雑な配線が不要なため初心者でも扱いやすく、また高度なIoTプロジェクトの開発にも適している。 FunDiscにはデュアルコア240Mhz CPU／Wi-Fi／Bluetooth内蔵マイコン「ESP32-WROOM-32D」をはじめ、12ビットデジタル3軸加速度計「MMA8653FCR1」、皮膚温度センサー、LoRaモジュール「RFM95W-915S2」、ライトレベルセンサー、環境センサー「BMP280」、プログラマブルボタン×4、4MBフラッシュメモリ、スピーカー、近接センサー「APDS-9960」、ジェスチャーセンサー、LED（レッド／グリーン／ブルー）、LiPOバッテリーコネクター、3色ネオピクセ
3 D デザイン 5 A I 翻訳・自動翻訳 12 OCR 12 PD F 編集 23 We b アプリ管理 4 We b デザイン ・ アプリデザイン 13 We b 会議 56 We b 社内報 3 We b 電話帳 9 We b 面接 11 アンケート作成 16 インタラクティブ 動画 4 ウェビナー 17 オフィススイート 13 オンラインストレージ 25 カレンダーソフト 10 グラフィックデザイン 22 グループウェア 25 スクリーン ・ 動画キャプチャー 17 ストックフォト 13 その他 コンテンツ管理 58 その他 ビジネスプロセス 6 その他 情報共有 10 その他 オンライン会議 5 その他 コラボレーション 18 その他 デザインソフト 13 その他 動画編集・配信 1 ダイアグラム作成 （作図 ） 19 タスク管理 29 チームコラボレーション 36 ビジネスチ
都市計画の類型の1つである、碁盤目状の方格設計。 紀元前26世紀のモヘンジョダロやハラッパーなど、 インダス文明の主要都市でも採用されたこの設計は、 その後も歴史を通じて世界の多くの地域で用いられ、 現在では米国の郊外などの住宅街でもよく見られます。 一方で日本では方格設計はあまり見られない事から、 Xユーザーのずーちゃさんは比較写真とともに、 「なんで日本ってアメリカみたいな 綺麗な住宅地を昔から作れなかったんだろ🤔」 という疑問を提示しています。 それがアメリカ人の目にも留まり、 リポストされ反響を呼んだのですが、 多くのアメリカ人にとっては、印象はむしろ逆。 日本のような設計こそ理想的だと感じているようで、 コメント欄の大多数の方が不思議がっていました。 寄せられていた反応をまとめましたので、ごらんください。 「日本人は本当に同じ人類なのか？」 日本の皇居周辺の街並みにアラブ社会が
ChatGPTがまさかの｢物理的作業｣に進出の衝撃
RFM（ロボット工学の基盤モデル）と呼ばれるこのテクノロジーは、チャットボットと同様にミスを犯す。多くの場合は人間の指示を理解するが、理解しない可能性は常にある。ときには、ものを落としたりもする。 AI起業家でニューヨーク大学名誉教授（心理学・神経科学）のゲイリー・マーカスは、ミスが許される倉庫などでは有用な技術になり得ると話す。ただ、工場や危険が伴う場所での活用は難しく、リスクも大きいと指摘する。 「間違ったときのコストが問題になるということだ。重量のあるロボットが問題を起こす可能性のある場所では、ミスの代償は大きなものになりかねない」 企業が一段と大量かつ多様なデータでトレーニングするようになれば、この種のAIの改善は急速に進むと、研究者たちは考えている。 従来の産業用ロボットとの「決定的違い」 これは過去のロボットの働き方とは大きく異なる。これまでは、決められた動作を正確に繰り返すよ
【画像あり】「こいつの乳、どうなってんだよ…！」と思った人物 Tweet 1: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:02:04.01 ID:scJCafPQ0 篠崎 7: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:02:53.08 ID:Hj8poIsi0 吉岡里帆 9: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:03:20.02 ID:7QWuP9htr 深田えいみ 4: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:02:27.32 ID:YulHcjzB0 里崎 8: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:03:19.46 ID:zf43rzhY0 安齋らら 11: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:03:32.62 ID:S8Iw699aa 立川理恵 桃乃誉 13: 風吹けば名無し 2021/03/30(火) 19:03
私にとって分析とは、データ理解のために正しく分けること：アナリティクス賢者訪問 第1回 株式会社プリンシプル Rayさんに聞く
運用型広告 注目記事Pick Up：2024年2月によく読まれた記事をまとめて紹介- 2024年3月28日 フェディバースとは？スレッズを中心としたソーシャル連合体は実現するか- 2024年3月22日 Microsoft 広告 アカウントマネージャーに聞く第17回：Microsoft 広告、PMAX がすべての市場で提供開始（3月アップデート）- 2024年3月22日 Criteo、インティメート・マージャーの共通IDソリューション「IM-UID」と連携- 2024年3月22日 Googleの決算書をわかりやすく解説：2023年4Q 過去最高売上を記録！ 知っておくべきポイントは？- 2024年3月1日 『アナリティクス賢者訪問』連載の趣旨 アタラ合同会社コンサルタントの大友が、アナリティクス業界を牽引する著名な方々のもとを訪れ、それぞれの分析に対する想いや考え、魅力に感じる部分などをお聞
wesamrtawfik @gennari_mattia 76 rYj yahoo it @mosa2156 @juniperncsc 45 gAF email mail @andre_possamai @brandidubasik 23 ByL bla com @realestatemom14 @jerseygirlhair 51 XMr zing vn @cccdeasu @jehrlinspiel 92 92z internode on net @amrutampatil 2cdzaurova11 @chrissyluvs 26 aKP aliyun com @aykul_aykl @wenggieseksii 45 tVn email com @spike_224 @manuellelira 46 KN8 pot @celime13 @carterwellscoin 91 wTb
こんにちは、UIUXデザイナーの和田です。 この記事は Enigmo Advent Calendar 2022 の18日目の記事です！ 弊社では、BUYMAのサービスやアプリ・WebサイトのUIUXをよりよくしていくことを目的に、 「より深くユーザーを理解して」「ユーザーにとって価値のある体験」を届けていくために、UXリサーチに基づいた改善に力を入れています。 今回は、BUYMAの顧客理解のために進めているUXリサーチの取り組みについてご紹介します。 【1】ユーザーセグメント分類｜User Segmentation BUYMAの会員について、RFMの指標をベースに「利用頻度軸（Recency＆Frequency）」「価格志向軸（Monetary）」「年代軸」 からユーザーセグメントの分類を進めています。 【各セグメントのボリューム】を把握して、主要なセグメントにおけるユーザーの購買傾向や利
顧客別CLTV（顧客生涯価値）モデルを Python Lifetimes でサクッと作る方法を事例で学ぶ
顧客別CLTV（Individual CLTV）とは、顧客の金銭的価値のことで、将来行う取引に基づいて算出されます。 個々の顧客が将来どのくらいの利益を生み出すかがわかれば、価値の高い顧客に対し、マーケティング活動などを集中できます。 顧客別CLTV（Individual CLTV）が分かれば、例えば以下の2つの分析につなげることが多いです。 離反阻止分析（チャーン分析） 出世魚分析（隠れた宝石探し） 価値の高い顧客は、離反阻止すべきですし、取引額拡大に向けて活動すべきです。 要は、短期的な収益ではなく、長期的な収益に視点を当てた活動ができるということです。 では、実際にどのようなデータで、どのようなモデルを構築すれば、CLTV（顧客生涯価値）を求めることができるのか？ 今回は、「顧客別CLTV（顧客生涯価値）モデルを Python Lifetimes でサクッと作る方法を事例で学ぶ」とい
総合スーパーのイオンリテールが小売ビジネスを拡張、スマホアプリを起点に広告ビジネス展開へ - Think with Google
埋もれたデータを “ 生きた資産 ” にデータを有効に活用し、お客さまのニーズに応えながら、同時にビジネスモデルを拡張するには、まずアプリ自体の活用を促進する必要があります。より魅力的なクーポンの配信量を増やしたり、店頭でダウンロードを促したりといった施策を通じて、アクティブユーザー数を伸ばしました。こうして、データを生きた資産として、お客さまのプライバシーを遵守する形でより活用できるサイクルの基盤を整えたのです。その結果、より多くのお客さまに支持が集まる循環が生まれました。 アプリを通じて取得した膨大な購買行動データは、以前から他社のクラウドサービスに蓄積していましたが、うまく活用できているとは言えませんでした。データ分析もしてはいましたが、データ量が膨大なため、数秒単位でのタイムリーな分析や抽出ができず、活用がきわめて限定的な状態でした。いわば “ 宝の山 ” とも言えるものが、埋
※高木先生より、下記ツイートのような厳しい指摘をいただきました。 私の知識不足と誤解を産むような表現があるかと思います。 そちらを認識した上で読んでいただけますと助かります。 ハア？ まるでSuica事案やリクナビ事案に理解あるようなそぶりを見せておいて、「顧客データだけを扱う分には何のリスクもありません」だって？はあ？ 何にもわかっちゃいねえ。挙げ句に「インフォマティブデータ」ときたもんだ。まさに詭弁用に考案した騙し用語じゃんがよ。https://t.co/BqEUkZIjwU pic.twitter.com/bl8n8HlaD8 — Hiromitsu Takagi (@HiromitsuTakagi) March 21, 2020 ※ここから本文 イベント中止や、アポのリスケが相次ぎまして、今けっこう暇です涙 誰かデジマ関連の開発の仕事ください！お願いします！笑 …という訳で、このタ
第322話｜時系列特徴量7選
時系列データのデータセットには、時間変数や指標変数、層別変数の他にも変数があります。時間や指標、層別などの特徴を表す変数です。「特徴量」と言ったりします。 例えば、休日かどうかを表す変数であったり、過去1周間の平均売上を表す変数であったり、顧客の属性を表す変数であったり、色々な特徴量が考えられます。 特徴量は、時系列データのデータセットにだけに存在するものではなく、通常のテーブルデータのデータセットなどにも存在します。 ただ、時系列ならではの特徴量が幾つかあります。 例えば、次の7つの特徴量です。ここでは、時系列特徴量と呼ぶことにします。他にも色々あるかもしれませんが、この7つを紹介します。 トレンド特徴量 三角関数特徴量 ドメイン固有カレンダー特徴量 ラグ特徴量 ローリング特徴量 エクスパンディング特徴量 RFM特徴量 今回は、言葉だけだとイメージが付きにくいので、それぞれ簡単に説明して
RFM分析で何がわかる？マーケティングに役立つ顧客分析のやり方をわかりやすく解説2022.11.21 RFM分析とは顧客分析手法のひとつ。Recency（直近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）、これら3つの指標をもとに顧客の分類を行います。 近年は顧客の趣向や好みが多様化し、画一的なマーケティングでは売上・利益を伸ばせません。思うように成果が出せず、悩みを抱える営業担当者やマーケティング担当者も多いでしょう。 本記事では、顧客分析手法の基礎とされるRFM分析の概要、RFM分析のやり方、活用方法を解説します。 RFM分析とはRFM分析とは、以下3つの指標を用いる顧客分析手法です。
香川でゲーム禁止条例素案 「高校生以下、１日あたり平日は６０分、休日は９０分に制限」 1 名前：(やわらか銀行) [US]：2020/01/10(金) 19:05:54.21 香川県議会が、全国に先駆けて検討しているゲームやインターネットの依存症の対策に関する条例の素案に、高校生以下の子どもを対象にゲームなどを利用する時間を１日あたり平日は６０分、休日は９０分に制限するなど、具体的な制限が盛り込まれることがわかりました。 県議会は、ゲームやネットの依存症対策を盛り込んだ条例の制定を目指していて、１０日、委員会を開いて素案を示します。 関係者によりますと、素案にはゲームの利用などについて、高校生以下の子どもを対象に１日あたり平日は６０分、休日は９０分に制限するとともに、夜間の利用は高校生は夜１０時以降、小学生や幼児を含む中学生以下の子どもは夜９時以降、制限することが盛り込まれるということです
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