データ分析部が開発・運用するバッチ アプリケーション事情 - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは、データ分析部の森本です。 この記事ではGunosyデータ分析部がどのような視点に基づいてバッチアプリケーション（以下、バッチ）を開発・運用しているかしているのかを紹介します。 クライアントアプリ開発やAPI開発と比較してバッチ開発のノウハウなどをまとめたWeb記事の数は少なく感じます。 また、言語に関わらずWebフレームワークの数に対して、バッチフレームワークの数も少数です。 このような点を踏まえると一般的には難易度の高くない（ノウハウを必要としない、フレームワークに頼る必要のない）、もしくはニーズがあまりないなどの印象があるのかもしれません。 一方で我々は日々バッチ開発を行い、数多くの地雷を踏んできました。 これらの経験を踏まえてどのような点に気をつけているのかについて共有します。 理想的には多くの方の経験を共有して、建設的な議論に発展するとうれしいです。 はじめに
ECやったりサイト制作する人が絶対に読まなくてはならない一冊｜More Access! More Fun
ずっと紹介しようか迷ってたけど、自分が紹介しなくてもどうせ売れてるので踏み切ります!!笑 <ネット広告&通販の第一人者が明かす>100%確実に売上がアップする最強の仕組み ぱっと見、情報商材みたいなデザインと煽りのコピーで損をしている(ごめんくさい)ように見えるが、真っ当で凄い本です。なぜ今まで紹介しなかったかというと、自分のネタに使えるからだ。www しかしこれだけ売れちゃうとネタにした瞬間にバレる。この間、イーエージェンシーさんに行ったときネタにしてみたらやはり「加藤公一さんの本ですね」って言われた。業界人、みんな読んでた。これじゃ意味ないから紹介しちゃう。 内容的には通販サイトのABテストの結果のまとめです。ABテストっていうのはサイトの表現を変えることでどのようにコンバージョンがあがるかというテストです。たとえばAmazonは「カートに入れる」というボタンが人によって違うものが見え
ABテスト・LPOのための統計学【社内向けサディスティックエディション】データアーティスト株式会社
6. １．統計学の基礎 1.1 統計学とは 1.2 統計データと統計手法 1.3 統計データの分析プロセス ２．1次元のデータ 2.1 度数分布とヒストグラム 2.2 代表値 2.3 散らばりの尺度 ３．2次元のデータ 3.1 2次元のデータとは 3.2 散布図と分割表 3.3 相関係数 3.4 直線および平面のあてはめ ４．確率 4.1 ランダムネスと確率 4.2 標本空間と事象 4.3 確率の定義 4.4 加法定理 4.5 条件付確率と独立性 ５．確率変数 5.1 確率変数と確率分布 5.2 確率変数の期待値と分散 5.3 モーメントとモーメント母関数 5.4 チェビシェフの不等式 5.5 確率変数の変換 ６．確率分布 6.1 超幾何分布 6.2 二項分布とベルヌーイ分布 6.3 ポアソン分布 6.4 幾何分布と負の二項分布 6.5 一様分布 6.6 正規分布 6.7 指数分布 6.8
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