UIとは？UXとは？違いを理解しよう！
成果が出るホームページを構築するうえで欠かせない概念の1つに「UI（ユーザーインターフェース）/ UX（ユーザーエクスペリエンス）」があります。一緒に語られることの多いUIとUXのそれぞれの単語の意味の違いについて、しっかり理解していますか？ デザイナーの方は理解されている方が多いと思いますが、デザイナー以外の方も、UI/UXについてしっかり理解しておかないと、デザイナーとのコミュニケーションに齟齬が生じてしまう可能性があります。 今回は、意味を混同してしまいがちなUIとUXの違いや改善事例を紹介します。 UI（ユーザーインターフェース）とは？＝ユーザーとサービスとの接触面 UIは「ユーザーインターフェース（User Interface）」の略です。Interfaceとは「接点、接触面」という意味で、UIはユーザーと製品・サービスの接触面を指すので、「ユーザーの目に触れる部分使用する部分」
自己PR100選｜人気の自己PRを一部抜粋！まずは下記の自己PRを参考にしよう - 転職は@type
長年、マーケティング担当として自社の製品やサービスの成長を後押ししてきた私は、とにかく現場の声、消費者の声を大切にし続けてきました。彼らが何を見聞きし、何を想い、何を感じたか、そこにしか答えはないと考えるからです。そのため、私は日々の生活で次の“ルール”を自分に課し続けてきました。①友人が「好きだ」「はまっている」といった商品やサービスを分析し、友人たちの心の琴線にどうふれているのか、徹底的に考え抜く ②世間で「ヒットした」と言われるものに関しては、とにかく自分で試してみる。その感想を文章でまとめる ③モニターからの声に徹底的に耳を傾ける。どんなに小さな意見についても、その発言の背景を深堀して分析する。こうして培ってきたマーケティングスキルの土台は、御社に入社後も必ず活かせると確信しています。
【LPOはDLPO】「猫」で説明します。ABテスト・多変量テスト - DLPO株式会社
こんにちは! 今日は猫を使って、ABテストと多変量テストの違いをご説明できればと思います。 まずはA/Bテストです。二匹の猫がいて（猫Aと猫B)、どちらの猫が可愛いのか知りたいです。WEBを通じて1万人に一人ずつ一匹だけ猫を見せます。猫のパターンは二匹ですので、猫Aを見ている人は5,000人。猫Bを見ている人も5,000人。 今回の例で猫Aを見た人は66%が可愛いと答えています。猫Bは34%と人気度が少し低めでした。 猫Aの大きな勝利です！ ただし、このA/Bテストには二つの課題があります。 猫は二匹しか存在しないので 1) そもそもこの二匹以外に可愛い猫が存在するのでは?という疑問があります。 2) 上記の猫Aはどういった理由で勝っているか不明です。勝ったのは耳が水色だから？ベロが出ているから？目が黒いから？その猫が勝っている要因は闇の中です。 そこで「多変量テスト」の登場です。方法はほ
相関分析と単回帰分析の違い
マーケティングリサーチの進め方、 マーケティングリサーチで活用する統計解析（多変量解析）を詳しく解説します 相関分析と単回帰分析は、どちらも「2つの変数の関連性を検討する」ことを目的とした分析です。しかし、分析過程やアウトプットについては、次のような特徴的な違いがあります。 ・変数の対象性 相関分析では、「影響を与える変数」「影響を与えられる変数」といった想定はなく、シンプルに2つの変数の共変関係を検討します。他方、単回帰分析では、明確に「影響を与える変数」「影響を与えられる変数」を想定しなければなりません。この変数を入れ替えると、当然ながらまったく異なったアウトプットが出力されます。 ・測定単位との連動性 相関分析では、測定単位に関わらず、出力される相関係数は必ず「-1～1」の間の値となります。他方、単回帰分析における回帰係数は、そもそも「説明変数の得点が１上昇すると、結果変数がどの程度
無料でアンケートを作成できる『THE FORM ASSEMBLY』が最強すぎる | i d e a * i d e a
ドットインストール代表のライフハックブログ
HTML5によるiPadを用いたオフラインアンケートシステムの開発に成功 〜直感的なインターフェースで利用しやすく、オフライン環境でも調査実施可能〜
HTML5によるiPadを用いたオフラインアンケートシステムの開発に成功 〜直感的なインターフェースで利用しやすく、オフライン環境でも調査実施可能〜 コンピュータ・通信機器 株式会社クロス・マーケティング（本社：東京都中央区、代表取締役社長：五十嵐幹）は、HTML5の新機能を活用して、iPadなどのクラウドコンピューティングに対応した端末で、オフライン環境でも実施できるアンケートシステムの開発に成功しました。 ■ HTML5を活用したiPadオフラインアンケートシステム開発の概要 多数のアンケートモニターを会場に集めて行う会場調査においては、アンケート／インタビュー結果をモニターが直接コンピュータに入力するCAPIシステム※1を用いることもありますが、高齢者や子供が入力に不慣れなことや、専用システムであることによるコストの問題、また、 通信環境が確保できないなど諸々の問題から、アンケート用
行動経済学アンケート
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重回帰分析 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "重回帰分析" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年2月） 重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化
テラバイトのデータ | 構造化知識研究センター
テラバイトデータや構造化知識研究に関する過去の記事です。 1990年6月 コンピューターの中央処理装置4台を並列的につなぎ、人間のように推理したり連想したりするコンピューターの模擬実験に、九州大学の研究グループが成功した。1991年度にも20台に増結する計画で、最終的には1万台をつなぎ、人間の思考そっくりの柔軟性に富んだコンピューターシステムを目指す。キャリアウーマン並みの有能秘書や、建物の形状を判断できる掃除ロボットの開発にもつながると期待されており「人工知能」開発競争に一石を投じそうだ。 九州大学で実験に成功 模擬実験を行ったのは、九大総合理工学研究科の雨宮真人教授（情報システム専攻）のグループ。雨宮教授らは、記憶した知識で推論や連想を行う人間の思考回路網に着目。「食物－果物－黄色－酸っぱい－レモン」など属性や因果関係でつながる情報を与えて連想ネットワークを構成。このネットワーク網をコ
回帰分析 - Wikipedia
回帰（かいき、（英: regression）とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造[1]」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数（目的変数）Y と独立変数（説明変数）X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析（かいきぶんせき、（英: regression analysis）とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 「回帰」という用語は、英語の「regression」からの翻訳であるが、元々は生物学的現象を表すために19世紀にフランシス・ゴルトンによって造られた。ゴルトンは、背の高い祖先の子孫の身長が必ずしも遺伝せず、先祖返りのように平均値に戻っていく、すなわち「
主成分分析 - Wikipedia
関連する手法[編集] 主成分分析は因子分析によく似ている。因子分析は、データの背後にある構造に関する分野固有の仮設と、主成分分析の場合とはわずかに異なった行列に対する固有ベクトルを求める手法である、と要約できる。 主成分分析は正準相関分析 (canonical correlation analysis; CCA) とも関わりがある。正準相関分析は二つのデータセット間の相互共分散に基いて座標系を定める手続きだが、主成分分析は単一のデータセットの分散に基いて座標系を選択する手法である[7][8]。 詳細[編集] 数学的には主成分分析はデータの基底に対し直交変換（回転）を行い、新たな座標系を得ることであり[9][要ページ番号]、新しい座標系はその第一成分（第一主成分と呼ばれる）から順に、データの各成分に対する分散が最大になるように選ばれる。 以下では、データ行列 X として、各列の標本平均が 0
統計学を勉強するときに知っておきたい10ポイント - Issei’s Analysis ～おとうさんの解析日記～
googleさんやマイクロソフトさんは「次の10年で熱い職業は統計学」と言っているようです。またIBMは分析ができる人材を4,000人増やすと言っています（同記事）。しかし分析をするときの基礎的な学問は統計学ですが、いざ統計学を勉強しようとしてもどこから取りかかればいいか分からなかくて困るという話をよく聞きます。それに機械学習系の本は最近増えてきましたが、統計学自体が基礎から学べる本はまだあまり見かけないです。 そこで今回は、統計学を初めて勉強するときに知っておいた方が良い10ポイントを紹介したいと思います。 1. 同じ手法なのに違う呼び名が付いている 別の人が違う分野で提案した手法が、実は全く同じだったということがあります。良く聞くのは、数量化理論や分散分析についてです。 数量化理論 数量化I類 = ダミー変数による線形回帰 数量化II類 = ダミー変数による判別分析 数量化III類 =
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『iPadとHTML5を利用したオフラインアンケートシステム、クロス・マーケティングが構築』へのコメント
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