一発当てた個人開発者をまとめるWebサービス作った
http://individualist.link/ （←ドメインかっこいいでしょ） 〜 居酒屋にて 〜 A「やっぱり若者が稼ぐにはアプリ作るしかないと思うんですよ」 B「あー分かる」 B「スマートフォンアプリ？Webアプリでもいいの？」 C「ゲームは当たると大きくていいよね」 A「Webアプリでもいいです」 B「当ててそれで暮らしてる人見ますね。羨ましい。」 A「いいですよね」 A「そういう人の話聞いてみたいんですけどなかなか出てこないですね」 B「当てた人が人前で自慢するメリットないからねえ…」 B「どういう人がどういうサービスで当てたのかまとめたい」 A「いいですねえ。Wiki 的な」 B「Google Docs とかでやってみる？」 A「おお、やりましょう」 B「Webサービスにしてもいいかも」 〜 帰宅 & １時間後 〜 B「できた」 B「ドメイン取ろう」 B「http:
データマイニングで使われるトップ10アルゴリズム | gihyo.jp
統計を専門に扱う方のブログ記事です。データマイニングの学会にて選ばれたアルゴリズムの概要および調査について記した資料「Top 10 algorithms in data mining」の解説を行っています。Top 10に選ばれたアルゴリズムには次のようなものがあります。 C4.5 K-means サポートベクタマシン（SVM） PageRank ナイーブベイズ CART C4.5は、あるルールに従って木構造に分岐させ分類していく決定木（Decision Tree）を生成するためのアルゴリズムです。 K-meansはK個のクラスタに分類するためのアルゴリズムで、最も近い中心のクラスタを繰り返し求めていき、視覚化するのに適しています。 サポートベクタマシンは、あらかじめ与えられたデータで学習を行い未知のデータに対して分類を行う「教師あり学習」アルゴリズムの一つです。 PageRankはGoog
第3回 ソーシャルゲームの改善を支援するデータマイニングチームの役割 | gihyo.jp
ソーシャルゲームの特徴として、一度リリースすれば終わりではなく、プレイヤーに長く楽しんでもらうため定期的にイベントを実施したり、あるいは継続的に改善を行ったりしていくことが挙げられます。数多くの人気ソーシャルゲームをリリースするグループスにおいて、こうした活動をサポートしているのがデータマイニンググループです。今回はデータマイニンググループに所属する、井澤正志氏と滝隆行氏にお話を伺いました。 分析結果から課題を抽出してゲームを改善 ――データマイニンググループの基本的な業務の流れを教えてください。 井澤：グループスでは、コンテンツごとにデータマイニングの担当者がいます。各担当が売上という結果を「ユーザ数×継続率×課金率×課金単価」という基本KPIのかけ合わせの形で分解し、施策目的として設定したKPI[1]の達成状況を分析します（図1）。たとえば、ゲーム内の各イベントにはそれぞれ目的が存
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