Presto: Free, Open-Source SQL Query Engine for any Data
Calling our Presto community speakers – we want to hear from you! Fill out out community call for papers to speak at upcoming meetups and conferences. What is Presto?Presto is an open source SQL query engine that’s fast, reliable, and efficient at scale. Use Presto to run interactive/ad hoc queries at sub-second performance for your high volume apps.
「Lean Analytics」は全てのスタートアップ関係者が読むべき良書 - ゆくてぃーなるままに
2013-10-21 「Lean Analytics」は全てのスタートアップ関係者が読むべき良書 book review クックパッド社で読まれていることで有名な Lean Startup （邦訳『リーン・スタートアップ 』）という本がありますが、その本で提唱されているリーンな開発プロセスの中の、特にデータ分析にフォーカスした Lean Analytics が素晴らしいです。（残念ながら洋書しかないのですが） Lean Analytics を3行で要約すると: プロダクトを6種類、成長段階を5段階に分類 6 x 5 = 30通りに対し、何の指標に注力すべきか教えてくれる 指標の状態が "良い" か "悪い" か具体的に分かる つまり、自分達がその30の中のどこに位置するかが分かったら、即座に今何をすべきか、そして、今の状況が良い状態なのか悪い状態なのかが分かる。しかもその指示が具体的。す
赤系のバナーと青系のバナー、どっちがクリックされやすいと思いますか？ - Qiita
はじめに @yuku_t さんが以前に書いた記事 A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者か で知ったバンディット・アルゴリズムですが、いろいろ調べてみるとGoogle Analytics上でもバンディットアルゴリズムを使ったA/Bテストが実施できる模様。A/Bテストよりすごい？バンディットアルゴリズムとは一体何者かの記事や関連書籍 Bandit Algorithms for Website Optimizationを見たときは、実現するには難しそうで敬遠していたのだが、Google Analyticsを使えば簡単にできるということで、実際に試してみましたのでレポートいたします。 なお、Google Analyticsでは、総称して ウェブテスト と呼んでいるようなので、この記事でも以下は ウェブテスト の表記で統一します。 ウェブテストの流れ(はじめかた) まずは自身
FINDJOB!終了のお知らせ | FINDJOB!
FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
ニコニコ動画のデータセットが公開されたらしい - 唯物是真 @Scaled_Wurm
研究用にニコニコ動画のコメント約300GBを公開‐ニコニコインフォ 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 国立情報学研究所のダウンロードサービスでニコ動のデータセットが公開されていたので、とりあえずダウンロードしてみました ダウンロードの手順 以下のページで、名前、メールアドレス、所属を入力すればよいみたいです。 情報学研究データリポジトリ ニコニコ動画コメント等データ 申請 データの形式 行ごとにそれぞれの動画のjsonが書かれたファイルがたくさんあります。 コメントのデータもありますが、ユーザーに関する情報はないみたいです 動画の説明などには<b></b>や<font></font>、<br />などのHTMLタグが含まれていましたので、それらの除去が必要になりそうです タグの頻度 なんか面白いことできないかなーと考えたんですが、何も思い浮かばなかったので、とりあえ
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