休まずに働くのはアホウのやることです｜松井博
休まずに働くのはアホウのやることです。 そんなことはわかり切ったことですが、なんか休まずに働いていると奇妙にハイになり、その後には疲れすぎて正常な判断ができなくなり、さらに働いてしまったりするものです。なんか自己犠牲感もあったりして、おかしな快感が芽生えたりするものです。だから働きすぎって本当にヤバいです。 繰り返します。 休まずに働くのはアホウのやることです。 人間はちゃんと休まないと機能しません。 自分がアホウであることがようやくわかりました しかし、こんな当たり前のことをようやく実感したのは昨年９月のことだったのです。いつもデフォルトで働けるだけ働いていたのですが、９月にアメリカに帰ったときに原因不明の高熱で倒れ、３日間ほど寝込みました。流石にあまりに堪えたのでしばらくおとなしくしていたのですが、ついまた調子に乗っていたら先々週再びクラッシュ。今度はセブ島で１週間入院しました。本当に
Facebookの予測ライブラリProphetを用いたトレンド抽出と変化点検知 - Gunosyデータ分析ブログ
Gunosyデータ分析部アルバイトの五十嵐です。 Gunosyには大規模なKPIの時系列データがあります。 今回はKPIの時系列分析を行なった際に得た知見についてまとめたいと思います。 具体的にはFacebookが開発した時系列予測ツール Prophetを用いて、KPIのトレンド分析を行いました。 時系列予測について Prophetについて 実装例 モデルの適用 将来のアクセス数予測 トレンド性と周期性の抽出 変化点抽出 Slackを利用した自動化 まとめ 時系列予測について 以前、 KPIのトレンド抽出について以下のブログで紹介しました。 data.gunosy.io ここでは時系列データをトレンド成分と季節成分に分解し、トレンドの把握を容易にする分析を行なっていました。 KPIのトレンドを知ることでサービスの状態を把握することが目的でした。 今回はこの分析をさらに進め、トレンドの変化点
「施策を打ったらKPIが上がった！」だけで満足するのは危険 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
ソーシャル（特にソシャゲ）界隈の業界では未だによく聞こえてくる話が、 「毎日毎週施策を打つたびにしっかりKPIが上がってるのは見えてるのに、半年後とかの数字見るとなーんか芳しくないんだよね。何でだろう？」 という不思議な愚痴。このブログを初期の頃から読んでいる人なら知っての通り、それを聞くなり「平均への回帰」とか「見せかけの回帰」とかにやられてるよなー、と僕なんかは思うわけですが。最近またそういう話を業界内で見聞きする機会が増えてきたので、改めてまとめてみます。 何でこうなってしまうのか？ ここでは一つありがちなパターンを見てみましょう。例えばDAUか何かのKPIを想像してみます。施策をA, B, Cと3種類ぐらい持っていて、コストや工数を考えながら投入していく感じです。 施策A1、施策A2を打てばそれなりにDAUが上がって、ここで有効期間の長い施策B1を打ってみたら右肩上がりに上がった！
機械学習の推定精度向上のための変数作成方法 ～AbemaTVのユーザ属性推定～
2018年2月23日（金）に開催されたオレシカナイトvol.5（https://cyberagent.connpass.com/event/77000/）での発表スライドですRead less
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