トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 2014年も残り少なくなりましたが，私の方で今年登壇して使ったプレゼンテーションの中で，Visualization に関するものを2つピックアップしました。過去のブログ記事と共にVisualizationの教科書としてお使い下さい。

KADOKAWAとの経営統合による新会社の設立や、スマホ用ライブ配信サービス『nicocas（ニコキャス）』をリリースからわずか3日で終了・出直し発表するなど、2014年もWeb業界にさまざまな話題を振りまいてきたドワンゴ。 その中の一つとして、11月末に発表した『ドワンゴ人工知能研究所』の設立がある。 人工知能（AI）は、GoogleやEvernoteといったアメリカの先進企業が研究開発を進める一方（参照記事）、テスラモーターズのイーロン・マスク氏や理論物理学者のスティーブン・ホーキング博士が「いずれ人類に対する脅威になる」と話すなど、その扱い方に賛否両論が巻き起こっている。 その渦中において、ドワンゴはなぜ自社内に研究所を発足させる決断を下したのか。 代表取締役会長の川上量生氏に真相を直撃したところ、「この程度の規模の研究所で何か革新的な成果を生み出せるとは思っていない」と語る。それで

*トレジャーデータはデータ収集、保管、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 本シリーズは，弊社事例セミナーで発表した資料をベースに3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。 オンラインゲームソリューション@トレジャーデータ from Takahiro Inoue 本シリーズは，紹介する3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。 （事例1）「オンラインゲームソリューション (a) (b)」 （事例2）「モダンWebアナリティクス」 （事例3）「ECログ分析」 オンラインゲームソリューション 前回ではログの収集からダッシュボード（Metric Insights）に至るまでの分析の流れをご紹介しました。今回はオンラインゲームで活用されているベーシックなKP

*トレジャーデータはデータ収集、保管、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 本シリーズは，弊社事例セミナーで発表した資料をベースに3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。 事例で学ぶトレジャーデータ 20140612 from Takahiro Inoue 本シリーズは，紹介する3つの分野における事例を通してトレジャーデータサービスを深く理解してもらえる事を目的としています。 （事例1）「オンラインゲームソリューション (a) (b)」 （事例2）「モダンWebアナリティクス」 （事例3）「ECログ分析」 オンラインゲームソリューション トレジャーデータ | 米国トレジャーデータ社／トレジャーデータ株式会社 オンラインゲーム向けデータマネージメントサービスをソリューションとして提供開始 今回は「オンライ

トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 本ブログでは，可視化についてその手法やツールの紹介に関する記事をたくさん出しておりますが，今回は従来と異なった可視化手法を紹介することで多くの分析者に新たな考え方を提供できればと思っています。 従来の可視化方法について すごく当たり前の話ですが，可視化ツールというのは分析・集計された結果テーブルをインプットとして読み込むことで手続きが進んでいきます。可視化のためのチャートは非常に多く，ケースバイケースでその結果テーブルを最適に表現してくれるものを選ぶことになります。 しかしこの可視化というのはその表現方法があまりにも多いために，適切なチャートを選ぶのに苦労したり，意図したチャートで表そうとしても結果テーブルがそれにフィットしない項目で出されていたりと，それなりに苦労がありました。 そういった可視化の困難さに立ち向か

MeCabは形態素解析のためのソフトウェアです。日本語を分かち書きするために使われるものとしては最も人気の高いものだと思われますが、チャットや掲示板に書き込まれるような崩した日本語や、正しく書かれた日本語でも新語を期待した通りに分かち書きしてくれないことがあります。これはMeCabの内部で使われている辞書が一般的な言葉を情報源としているわけではないことに関係があります。MeCabというか、より一般的な話ですが以下のような認識が一般的かと思われます。 というのも、一番広く使われているであろう自然言語処理技術は形態素解析(単語分かち書き、と言ったほうがいいのかもしれない)であろうが、これは現在99%くらいの精度になっていて、すでに人間がやるより遙かに高精度で行えるのだが、これだけ高い精度が出せるのは新聞記事を相手にしたときだけであって、それは新聞記事をコーパスとして用いる機械学習により形態素解