最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPython+Vagrant+Ansibleで誰でも使えるようにしました - Lean Baseball
2ヶ月前のエントリーにはてブが入りまくった件で「そういえば続編書いてないや」と気が付き、エントリーしますた。 「誰でも」の定義および、このエントリーの対象読者について 「誰でも」というのは、 （エンジニアなら）誰でも という意味です。 より具体的には、 野球愛溢れるエンジニアにとって、Vagrant + Ansibleでのサーバー構築の練習&Pythonでのプログラミングという趣味実益を兼ねたいい感じのお勉強なるかつ、趣味の野球でhackが出来る二度美味しい内容です 野球に興味が無い方にとっては野球愛溢れるエンジニア同様サーバー構築&Pythonネタとしていい勉強になるかもです。ただ、他にももっといいエントリーがあると思います 非エンジニアの野球ファンの皆さまにとっては（小難しい的な意味で）ヘビーな内容となっていますので、覚悟してお読みください！ただ、プログラミングを覚えたい方にとっては凄
最強の野球オープンデータ「Retrosheet」をPythonでHackしてゲームに勝つる何かを作ろう（序章） - Lean Baseball
※このエントリーの内容ですが、ソースコード公開含めパワーアップして別のエントリーにまとめました！！！新しい方を見るといいかもです！！！！ shinyorke.hatenablog.com 春季キャンプスタート!&週ベ*1野球選手名鑑号発売で球春がやってきましたねこんばんは！ PepperやらRaspberry Piやらに浮気をしていた私*2ですが、なんだか面白い野球のデータを見つけた&Hackしたいキモチが高まったので久々に野球Hackをしてみました！ とりあえずデータをクリーニングして使える所まできたのでレポート書きますねー 最強の野球オープンデータ「Retrosheet」 野球のデータといえばやはり「スコアブック」で、試合の結果、打者の打席結果、投手の投球内容を一挙手一投足追いかけたい訳で、そんなデータ無いかなぁ、、、と探してたらありました！！！ Retrosheet http://w
なぜ機能するKPIは割合や比率でないといけないのか？ - symsonic
流し読みしかしていなかった「Lean Analytics」ですが、あらためてしっかり読んでみると仮説と検証/データドリブンのチームを作る上で大切な”指標、計測、分析”の本質がチラホラ。 意外と間違いが多いKPI設定における３つのポイントをメモ。 なぜ、KPIは割合(ratio)や比率(rate)でないといけないのか。 1.Ratios are easier to act on(割合は行動を容易にする) 車の運転を思い浮かべるといい。目的地までの「距離」はとても大事な情報だが、「スピード（時間/距離）」は今の状態を教えてくれる指標なのですぐに運転にフィードバックできる。今のスピードが分かれば、目標の時間までに目的地に着くために急いだり、ゆっくりしたり行動を変えることができる。 2.Ratios are inherently comparative(割合は本質的に比較しやすい) スピードという
Pinterestのグロースチームが活用する4つの分析フォーマット - symsonic
Pinterestのオフィシャル開発ブログの「いかにPiterestが持続的なグロースを実現しているか（How Pinterest drives sustainable growth）」という素敵なエントリーでグロースチームが継続的に追っている４つのログフォーマットが紹介されていました。 user state transitions Xd28s cohort heat maps conversion funnels 最後の２つは割とポピュラーだと思うのですが、前半２つの「user state transitions / Xd28s」ってなんぞやって感じだと思うので、４つまとめてご紹介したいと思います。 1.user state transitions 曰く、これがPinterestのグロースチームの中で最も重要なチャートとのこと。まず前提条件ですが、Pinterestでは「28日」使わなか
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