Introduction Time Series (referred as TS from now) is considered to be one of the less known skills in the data science space (Even I had little clue about it a couple of days back). I set myself on a journey to learn the basic steps for solving a Time Series problem and here I am sharing the same with you. These will definitely help you get a decent model in any future project you take up! Before

はじめに 今更ながらGunosy Advent Calender 2015の19日目の記事です。 今年も終わりですね。 11月からGunosyで働き始めたのですが、とても楽しいです。 普段はデータ分析とアルゴリズム開発をしているので、今回は業務での分析で使う時系列分析について簡単に紹介します。 時系列分析とは 時系列解析とはある現象の変動を過去の動きとの関連で捉えようとするものである 北川源四郎 『時系列解析入門』より 「データドリブン経営」や「ビッグデータ」という言葉も定着し始めており、多くの企業がデータをもとに、プロダクトの改善のための意思決定を行っているかと思います。 しかし、日々変化するデータ(特に売上やKPIと言われる指標)は、ばらつきも大きく、変化を適切に捉えることが難しこともあります。 そこで、時系列分析を行うことで変化を適切に捉えたり、予測をある正確にすることができます。

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ケース1 自社店舗エリアの実勢商圏を分析 来訪者の発地情報から分析した実勢商圏MAPイメージ 自社店舗エリアへの来訪者は足元が多く、西側より東側・都心部からの来店者が多くなっている。 ケース2 総滞在時間から各店の時間消費シェアを分析 総滞在時間を「来訪者数」「来訪回数」「滞在時間」に分解したKPIレポートのイメージ タップで表を拡大表示（別ウインドウが開きます） 施設名 来訪者数 平均来訪回数（回） 平均滞在時間（時間） 総滞在時間 実数（人） シェア率 実数（時間） シェア率

Never miss a talk! SUBSCRIBE to the TEDx channel: http://bit.ly/1FAg8hB Chris Lonsdale is Managing Director of Chris Lonsdale & Associates, a company established to catalyse breakthrough performance for individuals and senior teams. In addition, he has also developed a unique and integrated approach to learning that gives people the means to acquire language or complex technical knowledge in shor

転職するたびにブログ記事を書く必要はないと思いつつ、入社エントリがあったのだから退社エントリもないとダメだろうという自分の中の律儀さに応えるために、なんらか書いてみます。 Facebookには4年前、2012年4月16日に入社しました。Ad Operationという役職でしたが、研修中にMedia Solutionsへチーム名が変わりました。2013年12月にはClient Solutionsに再度変更。「名前が変わってもやることは変わらない」というのはよくある話ですが、実際には会社がすさまじい勢いで大きくなる中で、名前より早くやることが変わっていく状態でした。2014年9月にはそのままClient Solutionsチームのマネージャーになりました。 2015年6月にMarketing Scienceというチームに移籍、Instagramの担当となりました。2016年からはInstagr

公開前に知人に見せたら、読むのに20分もかかったわ！！ と、お叱りを受けましたｗ オススメのツールやWEBサービスということで50ほど紹介していますが、僕の使用感のほかに、ところどころ経験談的なものが入っています。そのあたり、読むのがめんどうな方は読み飛ばしていただければ幸いです。 2万文字近くあるので、お時間ある際にゆるりと読んでいただければと思います。 それではお楽しみ下さい！ サイト解析に使えるツール・サービス import.io Juicer Ptengine GTmetrix CLOUD FLARE wayback timemachine シミラーウェブ Open Site Explorer サクラサクLABO aguse Built with ディレクションに使えるツール・サービス ウェブチェッカー Cat Mdes maindmaister ひとりブレスト 関連キーワード取得

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【決算まとめ】ゲーム関連企業32社の4-6月…主力タイトルの苦戦でミクシィとコロプラが不振　上場後初決算のLINEは増収増益に　DeNAは復調の兆し 4～6月の決算発表シーズンも一巡し、大手ゲームソフト、主要モバイルゲーム企業の2016年4～6月期（一部2～4月期と3～5月期）決算が出そろった。 今回の決算期より、アカツキ<3932>とエディア<3935>の過去分の四半期業績推移のデータがある程度そろったため、両社を集計に加えたほか、LINE<3938>が7月15日付で東証1部に新規上場を果たしたため、これまでの参考データから正式に集計に加わった。ただし、LINEは過去分のデータが完全にはそろっていないため、集計データとしては現時点では部分的な採用となることはご了承いただきたい。 まずは、四半期業績の売上高規模で並べてみたのが下の表となる。決算期の都合で、gumi<3903>とエイチーム<

概要 主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)とは、 データの無相関化 データの次元の削減 を行う手法です。 簡単に言うと、データを分析しやすいように再構成し、可能なら次元を下げることです。 なぜ次元を削減する必要があるかと言うと、機械学習や統計において、データの次元が大きすぎると認識精度が悪くなる、次元の呪いという現象を回避するためです。 (2次元や3次元に変換できると可視化できる、というメリットもあります。) 今回は、Pythonを使って主成分分析を試してみようと思います。 主成分分析の例 ライブラリとしてscikit-learn、テストデータとしてiris datasetを用います。 scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリです。主成分分析も実装されています。 導入等については、次の記事をご参照ください。 MacでPython