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3行まとめ FirebaseAnalyticsでは、現状オープンファネルでのレポーティングしかできず、ニーズの高いクローズドファネルはコンソールの機能としては提供されていない BigQueryExportしていれば、SQLでシンプルに作れるので楽チン RedashやmetabaseなどのBIツールと連携しておくと幸せになれるかも FirebaseAnalyticsでは何故かオープンファネルしか見れない FirebaseAnalyticsには、ファネルレポート機能がありますが、こちらオープンファネルでのレポーティングになっていて、正直かなり使いづらいです笑 要は単純に各イベントの発生回数をバーチャートで表示しているだけなので、初めて使う方は戸惑ってしまうのではないでしょうか? クローズドファネル機能の追加は改善ニーズとしては上がっているようで、GoogleDevelopersブログでも紹介さ

はじめに アジャイルって何?美味しいの?という状態から、社内の開発プロセス改善の為に名著と言われる、アジャイルサムライを読みました。とても為になる内容だったので、これは内容まとめておきたいと思い、作成したしのが本記事になります。 挿絵も豊富ですし、サクサク読めると思うのですが、時間がなくて読む暇ないよ!という方は眺めてみるとなんとなく内容分かるかもです。 *ピックアップ範囲が偏っているので、本書のうち一部の内容しかスライドには含まれていません。気になった方は是非原著を手に取ってみてください。 https://www.amazon.co.jp/dp/B00J1XKB6K/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 参考資料1: アジャイルサムライ――達人開発者への道 https://www.youtube.com/watch?v=LKtXGKGM

はじめに こちらの記事の内容を１枚絵にまとめたものになります。以下、文章で少しだけ補足します。 正解率系の各種指標について (参考)こちらの記事より引用させて頂きました。 クラス分類モデルの性能評価には様々な評価指標が存在しますが、上記の各種指標の計算で諸々算出されます。 用語を覚える際に混乱してしまいがちですが、以下の関係性さえ理解しておけば丸暗記しなくても思い出せます。 前一文字:正解か不正解かを示す -> T or F 後一文字:モデルからの予測分類を示す -> P or N 偽陽性は、FP(間違って陽性判定した数) / FP + TN(陰性全体の母数) 真陽性は、TP(正しく陽性判定した数) / TP + FN(陽性全体の母数) テキストでROC曲線とAUCをまとめる ①ROC曲線ってなんだ? クラス分類するためのスコア閾値を外部の変数として変化させ、偽陽性率を横軸に、真陽性率を縦