2013年のアクセス解析界隈で気になった記事ベスト10＋α - Real Analytics （リアルアナリティクス）
今回は前回のアドベントカレンダーに続き、UX Advent Calendar 2013にも参加させていただき、本日担当となるので、件名のトピックスでお届けしたいと思います。筆者はデザイナーやUXに携わっている方（の多くが）読んでいているWebDesigningという雑誌で1年ほど連載を行っています。筆者自身はUXには強く無いのですが、デザイナーやエンジニアにも解析を意識してもらいたいなと思い、コンテンツを毎月書いております。というわけで、UXの観点も交えながら、今年おすすめの記事を10+α個紹介いたします。 image from flickr 1:唯一の販売チャネルから最大の成果を得るためにテスト＆分析でコンテンツ貢献度をチェック／ライフネット生命保険のアクセス解析事例【Web担当者フォーラム】 唯一の販売チャネルから最大の成果を得るためにテスト＆分析でコンテンツ貢献度をチェック／ライフネ
［ケーススタディ1］AKB総選挙の順位予測
前回で話題に挙げた、2012年6月6日に日本武道館で行われた「第4回AKB48選抜総選挙」。アイドルグループのレギュラー枠などをファン投票から選ぶイベントである。今回は、予測技術に対しての一般の期待と実情とのギャップを、回帰モデル型の予測例としてこの選挙予測を取り上げつつ説明していこう。 ファンのみならず、社会現象としても注目されたこのイベントで、デジタルマーケティングコンサルティング会社のルグランがネットのデータを駆使してレギュラーメンバー上位16人中、15人を的中させ注目を集めた（なお、このプロジェクトでは筆者が所属しているホットリンクもソーシャルデータを提供しており、本記事の執筆に当たり、ルグランの泉浩人代表取締役にもお話を伺っている）。 ＜関連記事＞ ビッグデータ予測が16人中15人的中――AKB48選抜総選挙 この内容を見てみよう。 予測対象 ・AKB48の各メンバーの得票数 予
Model Exploration using K-sample Plot in Big Data
Generically, error rate of predicting binary variable by a certain model becomes plateau increasing sample size. When the model fits training data , the error rate gains from 0 to true error. And when the model fits test data, the error rate decreases from 1 to true error. These phenomenons also occur predicting continuous variable, now error rate changes to proportion of explained variance. This
ビッグデータの分析にあたって企業が最低でも行うべき５つのこと【草野隆史】 | TechWave（テックウェーブ）
ブレインパッド草野隆史さんからの寄稿。大型のSNSは言うまでもなく、様々なサービスに、とりわけ個人のログが蓄積されています。大量のデータをどう意味付けていくか、その分析や方向づけが次のビジネスの鍵になると思います。（本田） 当社は、2004年の創業以来、一貫して企業に大量データ分析のための支援を行うことをビジネスとしている。この起業は、今のビックデータ時代の到来を見越してのことではあったが、当初は中堅規模の企業をメインのターゲットとして想定をしていた。しかし、実際として、当社は現在各業種のトップ５に入るような大手企業を中心にビジネスを行っている。この事実は、人材も資金も豊富な大企業が、こと分析という分野については、必ずしもうまくやれていないことを意味する。なぜだろうか？ 本稿では、私は企業への分析支援のサービスを提供する現場で考えた、企業が分析という機能をインストールする際につまづくポイン
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